論文の概要: A two-stage data association approach for 3D Multi-object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08684v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 15:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 13:40:37.056133
• Title: A two-stage data association approach for 3D Multi-object Tracking
• Title（参考訳）: 3次元マルチオブジェクト追跡のための2段階データアソシエーションアプローチ
• Authors: Minh-Quan Dao, Vincent Fr\'emont
• Abstract要約: 画像に基づくトラッキングを3D環境に適応させる2段階データアソシエーション手法を開発した。 提案手法は,NuScenes 検証セットにおいて0.587 AMOTA を達成し,データアソシエーションのための一段二部マッチングを用いてベースラインより優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-object tracking (MOT) is an integral part of any autonomous driving pipelines because itproduces trajectories which has been taken by other moving objects in the scene and helps predicttheir future motion. Thanks to the recent advances in 3D object detection enabled by deep learning,track-by-detection has become the dominant paradigm in 3D MOT. In this paradigm, a MOT systemis essentially made of an object detector and a data association algorithm which establishes track-to-detection correspondence. While 3D object detection has been actively researched, associationalgorithms for 3D MOT seem to settle at a bipartie matching formulated as a linear assignmentproblem (LAP) and solved by the Hungarian algorithm. In this paper, we adapt a two-stage dataassociation method which was successful in image-based tracking to the 3D setting, thus providingan alternative for data association for 3D MOT. Our method outperforms the baseline using one-stagebipartie matching for data association by achieving 0.587 AMOTA in NuScenes validation set.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、シーン内の他の移動物体が捉えた軌跡を発生させ、将来の動きを予測するため、あらゆる自律走行パイプラインの不可欠な部分である。 近年のディープラーニングによる3Dオブジェクト検出の進歩により、トラック・バイ・ディテクトは3D MOTの主要なパラダイムとなっている。 このパラダイムでは、MOTシステムは基本的にオブジェクト検出器と、トラック対検出対応を確立するデータアソシエーションアルゴリズムから構成される。 3Dオブジェクト検出は活発に研究されているが、3D MOTの関連性は線形代入確率 (LAP) として定式化され、ハンガリーのアルゴリズムによって解決された双対マッチングに収まるようである。 本稿では,3次元MOTのためのデータアソシエーションの代替として,画像ベースのトラッキングに成功した2段階のデータアソシエーション手法を3次元設定に適用する。 提案手法は,NuScenes 検証セットにおいて0.587 AMOTA を達成し,データアソシエーションのための一段二部マッチングを用いてベースラインより優れる。

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