論文の概要: Joint Spatial-Temporal Optimization for Stereo 3D Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09305v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 13:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 18:46:14.311875
• Title: Joint Spatial-Temporal Optimization for Stereo 3D Object Tracking
• Title（参考訳）: ステレオ3次元物体追跡のための共同空間時間最適化
• Authors: Peiliang Li, Jieqi Shi, Shaojie Shen
• Abstract要約: 本研究では,空間時間最適化に基づくステレオ3次元物体追跡手法を提案する。 ネットワークから隣接画像上の対応する2Dバウンディングボックスを検出し,初期3Dバウンディングボックスを回帰する。 オブジェクトセントロイドに関連づけられた複雑なオブジェクトキューは、リージョンベースのネットワークを使用して予測される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.40019455462043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Directly learning multiple 3D objects motion from sequential images is difficult, while the geometric bundle adjustment lacks the ability to localize the invisible object centroid. To benefit from both the powerful object understanding skill from deep neural network meanwhile tackle precise geometry modeling for consistent trajectory estimation, we propose a joint spatial-temporal optimization-based stereo 3D object tracking method. From the network, we detect corresponding 2D bounding boxes on adjacent images and regress an initial 3D bounding box. Dense object cues (local depth and local coordinates) that associating to the object centroid are then predicted using a region-based network. Considering both the instant localization accuracy and motion consistency, our optimization models the relations between the object centroid and observed cues into a joint spatial-temporal error function. All historic cues will be summarized to contribute to the current estimation by a per-frame marginalization strategy without repeated computation. Quantitative evaluation on the KITTI tracking dataset shows our approach outperforms previous image-based 3D tracking methods by significant margins. We also report extensive results on multiple categories and larger datasets (KITTI raw and Argoverse Tracking) for future benchmarking.
• Abstract（参考訳）: 連続画像から複数の3次元物体の動きを直接学習することは困難であるが、幾何学的バンドル調整では見えない物体中心体をローカライズする能力に欠ける。 深層ニューラルネットワークの強力な物体理解技術と、一貫した軌道推定のための精密な幾何モデリングを両立させるために、空間時間最適化に基づく立体3次元物体追跡法を提案する。 ネットワークから隣接画像上の対応する2Dバウンディングボックスを検出し,初期3Dバウンディングボックスを回帰する。 対象の遠心点に関連付ける高密度物体キュー(局所深度と局所座標)は、地域ネットワークを用いて予測される。 即時局所化精度と動きの整合性の両方を考慮すると、最適化は対象のセントロイドと観測値の関係を空間的・時間的誤差関数にモデル化する。 すべての歴史的な手がかりは、繰り返し計算することなくフレーム毎のマージン化戦略によって現在の推定に貢献するために要約される。 kittiトラッキングデータセットの定量的評価は,従来の画像ベース3dトラッキング法をかなりのマージンで上回っている。 また、将来のベンチマークのために、複数のカテゴリとより大きなデータセット(KITTI rawとArgoverse Tracking)に関する広範な結果を報告する。

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