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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07631v2
• Date: Wed, 02 Apr 2025 09:10:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 15:43:07.928085
• 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, Omer Sahin Tas, 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。 UniADとSparseDriveによるnuScenesデータセットの実験により、分割とマージのアプローチの有効性が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.620469713146574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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 related tasks, such as prediction and planning, 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 that separates semantic and motion learning. Specifically, we employ a set of learned motion queries that operate in parallel with 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 with UniAD and SparseDrive confirm the effectiveness of our divide and merge approach, resulting in performance improvements across perception, prediction, and planning. Our code is available at https://github.com/shenyinzhe/DMAD.
• 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・計画などの動作関連タスクを含むと、検出・追跡性能が損なわれ、マルチタスク学習における負の伝達として知られる現象である。 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,予測手法を提案し,セマンティックとモーション・ラーニングを分離する。 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。 UniADとSparseDriveによるnuScenesデータセットの実験により、分割とマージアプローチの有効性が確認され、認識、予測、計画のパフォーマンスが向上した。 私たちのコードはhttps://github.com/shenyinzhe/DMAD.comで公開されています。

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