論文の概要: FlowMOT: 3D Multi-Object Tracking by Scene Flow Association

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07541v3
• Date: Fri, 5 Mar 2021 10:36:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 14:20:01.612580
• Title: FlowMOT: 3D Multi-Object Tracking by Scene Flow Association
• Title（参考訳）: FlowMOT:Scene Flow Associationによる3次元多物体追跡
• Authors: Guangyao Zhai, Xin Kong, Jinhao Cui, Yong Liu, and Zhen Yang
• Abstract要約: 従来のマッチングアルゴリズムと点運動情報を統合するLiDARベースの3D MOTフレームワークFlowMOTを提案する。 提案手法は,最新のエンドツーエンド手法より優れ,最先端のフィルタ方式と競合する性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.480272707157747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most end-to-end Multi-Object Tracking (MOT) methods face the problems of low accuracy and poor generalization ability. Although traditional filter-based methods can achieve better results, they are difficult to be endowed with optimal hyperparameters and often fail in varying scenarios. To alleviate these drawbacks, we propose a LiDAR-based 3D MOT framework named FlowMOT, which integrates point-wise motion information with the traditional matching algorithm, enhancing the robustness of the motion prediction. We firstly utilize a scene flow estimation network to obtain implicit motion information between two adjacent frames and calculate the predicted detection for each old tracklet in the previous frame. Then we use Hungarian algorithm to generate optimal matching relations with the ID propagation strategy to finish the tracking task. Experiments on KITTI MOT dataset show that our approach outperforms recent end-to-end methods and achieves competitive performance with the state-of-the-art filter-based method. In addition, ours can work steadily in the various-speed scenarios where the filter-based methods may fail.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのエンドツーエンドのマルチオブジェクト追跡(MOT)手法は、低い精度と低い一般化能力の問題に直面している。 従来のフィルタに基づく手法はより良い結果が得られるが、最適なハイパーパラメーターを付与することは困難であり、しばしば様々なシナリオで失敗する。 これらの欠点を軽減するために,従来のマッチングアルゴリズムとポイントワイド動作情報を統合し,動き予測の堅牢性を高めるLiDARベースの3次元MOTフレームワークFlowMOTを提案する。 まず,シーンフロー推定ネットワークを用いて隣り合う2つのフレーム間の暗黙的な動き情報を取得し,先行するフレーム内の各古いトラックレットの予測検出値を算出する。 次に,ハンガリーアルゴリズムを用いてid伝播戦略と最適マッチング関係を生成し,追跡タスクを完了させる。 KITTI MOTデータセットの実験により、我々の手法は最近のエンドツーエンド手法よりも優れており、最先端のフィルタ方式と競合する性能を発揮することが示された。 さらに、フィルタベースのメソッドがフェールする可能性のある様々な速度シナリオでも、着実に機能します。

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