Fugu-MT 論文翻訳(概要): End-to-End 3D Multi-Object Tracking and Trajectory Forecasting

論文の概要: End-to-End 3D Multi-Object Tracking and Trajectory Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11598v1
Date: Tue, 25 Aug 2020 16:54:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-25 03:33:44.907502
Title: End-to-End 3D Multi-Object Tracking and Trajectory Forecasting
Title（参考訳）: エンドツーエンド3次元多物体追跡と軌道予測
Authors: Xinshuo Weng, Ye Yuan, Kris Kitani
Abstract要約: 3次元MOTと軌道予測の統一解を提案する。グラフニューラルネットを導入して特徴相互作用技術を採用する。また,予測トラジェクトリの品質と多様性を向上させるために,多様性サンプリング機能を利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.68114553744956
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: 3D multi-object tracking (MOT) and trajectory forecasting are two critical components in modern 3D perception systems. We hypothesize that it is beneficial to unify both tasks under one framework to learn a shared feature representation of agent interaction. To evaluate this hypothesis, we propose a unified solution for 3D MOT and trajectory forecasting which also incorporates two additional novel computational units. First, we employ a feature interaction technique by introducing Graph Neural Networks (GNNs) to capture the way in which multiple agents interact with one another. The GNN is able to model complex hierarchical interactions, improve the discriminative feature learning for MOT association, and provide socially-aware context for trajectory forecasting. Second, we use a diversity sampling function to improve the quality and diversity of our forecasted trajectories. The learned sampling function is trained to efficiently extract a variety of outcomes from a generative trajectory distribution and helps avoid the problem of generating many duplicate trajectory samples. We show that our method achieves state-of-the-art performance on the KITTI dataset. Our project website is at http://www.xinshuoweng.com/projects/GNNTrkForecast.
Abstract（参考訳）: 3次元多物体追跡(MOT)と軌道予測は、現代の3次元知覚システムにおいて2つの重要な要素である。エージェントインタラクションの共有特徴表現を学習するために,両タスクをひとつのフレームワークで統一することが有用である,という仮説を立てる。この仮説を評価するために,新たに2つの計算ユニットを組み込んだ3次元MOTと軌道予測の統一解を提案する。まず、複数のエージェントが互いに相互作用する方法を捉えるために、グラフニューラルネットワーク(gnns)を導入することで、機能インタラクション技術を採用する。 GNNは複雑な階層的相互作用をモデル化し、MOT関連のための識別的特徴学習を改善し、軌道予測のための社会的に認識されたコンテキストを提供する。第2に、予測された軌道の品質と多様性を改善するために、ダイバーシティサンプリング関数を使用する。学習されたサンプリング関数は、生成軌跡分布から様々な結果を効率的に抽出し、多くの重複軌跡サンプルを生成する問題を回避するために訓練される。提案手法は,KITTIデータセット上での最先端性能を実現する。プロジェクトのWebサイトはhttp://www.xinshuoweng.com/projects/GNNTrkForecastにあります。

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