論文の概要: EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14682v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 22:30:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 13:31:37.983432
• Title: EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion
• Title（参考訳）: eagermot:センサー融合による3dマルチオブジェクトトラッキング
• Authors: Aleksandr Kim, Aljo\v{s}a O\v{s}ep, Laura Leal-Taix\'e
• Abstract要約: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)により、移動ロボットは周囲の物体を3次元空間と時間で位置づけすることで、良好な動作計画とナビゲーションを行うことができる。 既存の方法は、深度センサー(例えばLiDAR)を使用して3D空間のターゲットを検出し追跡するが、信号の間隔が限られているため、検出範囲は限られている。 我々は,両方のセンサモダリティから利用可能な物体を全て統合し,シーンのダイナミックスを適切に解釈する簡易なトラッキング定式化であるeagermotを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-object tracking (MOT) enables mobile robots to perform well-informed motion planning and navigation by localizing surrounding objects in 3D space and time. Existing methods rely on depth sensors (e.g., LiDAR) to detect and track targets in 3D space, but only up to a limited sensing range due to the sparsity of the signal. On the other hand, cameras provide a dense and rich visual signal that helps to localize even distant objects, but only in the image domain. In this paper, we propose EagerMOT, a simple tracking formulation that eagerly integrates all available object observations from both sensor modalities to obtain a well-informed interpretation of the scene dynamics. Using images, we can identify distant incoming objects, while depth estimates allow for precise trajectory localization as soon as objects are within the depth-sensing range. With EagerMOT, we achieve state-of-the-art results across several MOT tasks on the KITTI and NuScenes datasets. Our code is available at https://github.com/aleksandrkim61/EagerMOT.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)により、移動ロボットは周囲の物体を3次元空間と時間で位置づけすることで、良好な動作計画とナビゲーションを行うことができる。 既存の手法では、深度センサー(lidarなど)を使用して3d空間でターゲットを検出し追跡するが、信号のスパース性のため検出範囲は限られている。 一方、カメラは密集したリッチな視覚信号を提供し、遠方の物体を位置決めするのに役立ちますが、画像領域に限られます。 本稿では,両方のセンサモダリティから利用可能な物体の全ての観察を熱心に統合し,シーンのダイナミックスを適切に解釈する簡易な追跡定式化であるengagemotを提案する。 画像を用いて、遠方の物体を識別できる一方、深度推定では、物体が深度感知範囲内にあると、正確な軌跡定位が可能となる。 EagerMOTでは、KITTIおよびNuScenesデータセット上の複数のMOTタスクにまたがる最先端の結果が得られます。 私たちのコードはhttps://github.com/aleksandrkim61/eagermotで利用可能です。

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