論文の概要: AB3DMOT: A Baseline for 3D Multi-Object Tracking and New Evaluation Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08063v1
• Date: Tue, 18 Aug 2020 17:45:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 22:26:06.692159
• Title: AB3DMOT: A Baseline for 3D Multi-Object Tracking and New Evaluation Metrics
• Title（参考訳）: ab3dmot: 3次元マルチオブジェクト追跡のためのベースラインと新しい評価指標
• Authors: Xinshuo Weng, Jianren Wang, David Held, Kris Kitani
• Abstract要約: 3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、自律運転のようなアプリケーションに不可欠である。 本研究は,高性能な実時間3次元MOTシステムを提案する。 提案手法は,KITTIデータセット上で強力な3次元MOT性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.86240077645203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D multi-object tracking (MOT) is essential to applications such as autonomous driving. Recent work focuses on developing accurate systems giving less attention to computational cost and system complexity. In contrast, this work proposes a simple real-time 3D MOT system with strong performance. Our system first obtains 3D detections from a LiDAR point cloud. Then, a straightforward combination of a 3D Kalman filter and the Hungarian algorithm is used for state estimation and data association. Additionally, 3D MOT datasets such as KITTI evaluate MOT methods in 2D space and standardized 3D MOT evaluation tools are missing for a fair comparison of 3D MOT methods. We propose a new 3D MOT evaluation tool along with three new metrics to comprehensively evaluate 3D MOT methods. We show that, our proposed method achieves strong 3D MOT performance on KITTI and runs at a rate of $207.4$ FPS on the KITTI dataset, achieving the fastest speed among modern 3D MOT systems. Our code is publicly available at http://www.xinshuoweng.com/projects/AB3DMOT.
• Abstract（参考訳）: 3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、自律運転のようなアプリケーションに不可欠である。 最近の研究は、計算コストやシステムの複雑さに注意を向けない、正確なシステムの開発に焦点を当てている。 対照的に,本研究では,高性能な実時間3次元MOTシステムを提案する。 このシステムはまず,LiDAR点雲から3次元検出を行う。 次に、3Dカルマンフィルタとハンガリーのアルゴリズムの簡単な組み合わせを用いて状態推定とデータアソシエーションを行う。 さらに,3次元MOT法を公平に比較するために,KITTIなどの3次元MOTデータセットが2次元空間で評価され,標準化された3次元MOT評価ツールが欠落している。 3次元mot法を包括的に評価するための3つの新しい指標とともに,新たな3次元mot評価ツールを提案する。 提案手法は,KITTI上での3D MOT性能を向上し,KITTIデータセット上では207.4ドルのFPSで動作し,現代の3D MOTシステムの中で最速の速度を実現する。 私たちのコードはhttp://www.xinshuoweng.com/projects/AB3DMOTで公開されています。

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