論文の概要: Uncertainty-Aware Voxel based 3D Object Detection and Tracking with von-Mises Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02553v1
• Date: Wed, 4 Nov 2020 21:53:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 21:49:17.850984
• Title: Uncertainty-Aware Voxel based 3D Object Detection and Tracking with von-Mises Loss
• Title（参考訳）: von-Mises損失を用いた不確実なVoxelに基づく3次元物体検出と追跡
• Authors: Yuanxin Zhong, Minghan Zhu and Huei Peng
• Abstract要約: 不確実性は、認識システムのエラーに対処し、堅牢性を改善するのに役立ちます。 本稿では,SECOND検出器に不確実性レグレッションを追加することにより,目標追尾性能を向上させる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.346392746224117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object detection and tracking is a key task in autonomy. Specifically, 3D object detection and tracking have been an emerging hot topic recently. Although various methods have been proposed for object detection, uncertainty in the 3D detection and tracking tasks has been less explored. Uncertainty helps us tackle the error in the perception system and improve robustness. In this paper, we propose a method for improving target tracking performance by adding uncertainty regression to the SECOND detector, which is one of the most representative algorithms of 3D object detection. Our method estimates positional and dimensional uncertainties with Gaussian Negative Log-Likelihood (NLL) Loss for estimation and introduces von-Mises NLL Loss for angular uncertainty estimation. We fed the uncertainty output into a classical object tracking framework and proved that our method increased the tracking performance compared against the vanilla tracker with constant covariance assumption.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの検出と追跡は、自律性において重要なタスクである。 特に、最近は3dオブジェクトの検出と追跡がホットな話題になっている。 物体検出には様々な方法が提案されているが、3次元検出・追跡タスクの不確実性は少ない。 不確実性は、認識システムのエラーに対処し、堅牢性を改善するのに役立つ。 本稿では,3次元物体検出の代表的なアルゴリズムの一つである第2検出器に不確実性回帰を付加することにより,目標追尾性能を向上させる手法を提案する。 本手法は, ガウス負対数損失(NLL)を推定するための位置的および次元的不確かさを推定し, 角不確かさ推定のためのvon-Mises NLL損失を導入する。 不確実性アウトプットを古典的なオブジェクトトラッキングフレームワークに供給し,一定の共分散を仮定したバニラトラッカと比較して追跡性能が向上することを示した。

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