論文の概要: Divide and Merge: Motion and Semantic Learning in End-to-End Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07631v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 15:21:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:07:31.394022
• Title: Divide and Merge: Motion and Semantic Learning in End-to-End Autonomous Driving
• Title（参考訳）: Divide and Merge: エンドツーエンド自動運転における動作とセマンティック学習
• Authors: Yinzhe Shen, Ömer Şahin Taş, Kaiwen Wang, Royden Wagner, Christoph Stiller,
• Abstract要約: 本稿では,新しい並列検出,追跡,予測手法であるニューラルベイズ動作復号法を提案する。 対話型セマンティックデコーディングを用いて、セマンティックタスクにおける情報交換を強化し、肯定的な伝達を促進する。 提案手法は,計画モジュールの変更を伴わないオープンループ計画評価において,最先端の衝突率を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.620469713146574
• License:
• Abstract: Perceiving the environment and its changes over time corresponds to two fundamental yet heterogeneous types of information: semantics and motion. Previous end-to-end autonomous driving works represent both types of information in a single feature vector. However, including motion tasks, such as prediction and planning, always impairs detection and tracking performance, a phenomenon known as negative transfer in multi-task learning. To address this issue, we propose Neural-Bayes motion decoding, a novel parallel detection, tracking, and prediction method separating semantic and motion learning, similar to the Bayes filter. Specifically, we employ a set of learned motion queries that operate in parallel with the detection and tracking queries, sharing a unified set of recursively updated reference points. Moreover, we employ interactive semantic decoding to enhance information exchange in semantic tasks, promoting positive transfer. Experiments on the nuScenes dataset show improvements of 5% in detection and 11% in tracking. Our method achieves state-of-the-art collision rates in open-loop planning evaluation without any modifications to the planning module.
• Abstract（参考訳）: 時間とともに環境とその変化を認識することは、セマンティックスとモーションという2つの基本的な情報に対応する。 従来のエンドツーエンドの自動運転作業は、両方の種類の情報を単一の特徴ベクトルで表現する。 しかし、予測や計画などの動作タスクは、マルチタスク学習において負の伝達と呼ばれる現象である検出と追跡性能を常に損なう。 この問題に対処するために,ニューラルベイズ・モーション・デコーディング,新しい並列検出,追跡,およびベイズ・フィルタに似た意味と動きの学習を分離する予測手法を提案する。 具体的には、再帰的に更新された参照ポイントの集合を共有することで、クエリの検出と追跡と並行して動作する一連の学習されたモーションクエリを採用する。 さらに,対話型セマンティックデコーディングを用いて,セマンティックタスクにおける情報交換を強化し,肯定的な伝達を促進する。 nuScenesデータセットの実験では、検出が5%、トラッキングが11%改善した。 提案手法は,計画モジュールの変更を伴わないオープンループ計画評価において,最先端の衝突率を実現する。

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