論文の概要: 3D-SiamRPN: An End-to-End Learning Method for Real-Time 3D Single Object
Tracking Using Raw Point Cloud
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05630v1
- Date: Thu, 12 Aug 2021 09:52:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-13 14:33:10.104419
- Title: 3D-SiamRPN: An End-to-End Learning Method for Real-Time 3D Single Object
Tracking Using Raw Point Cloud
- Title（参考訳）: 3D-SiamRPN:生起点クラウドを用いたリアルタイム3次元物体追跡のためのエンドツーエンド学習手法
- Authors: Zheng Fang, Sifan Zhou, Yubo Cui, Sebastian Scherer
- Abstract要約: 3D-SiamRPN Network と呼ばれる3次元追跡手法を提案する。
KITTIデータセットによる実験結果から,本手法は成功と精度の両面で競合する性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.513194898261787
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D single object tracking is a key issue for autonomous following robot,
where the robot should robustly track and accurately localize the target for
efficient following. In this paper, we propose a 3D tracking method called
3D-SiamRPN Network to track a single target object by using raw 3D point cloud
data. The proposed network consists of two subnetworks. The first subnetwork is
feature embedding subnetwork which is used for point cloud feature extraction
and fusion. In this subnetwork, we first use PointNet++ to extract features of
point cloud from template and search branches. Then, to fuse the information of
features in the two branches and obtain their similarity, we propose two cross
correlation modules, named Pointcloud-wise and Point-wise respectively. The
second subnetwork is region proposal network(RPN), which is used to get the
final 3D bounding box of the target object based on the fusion feature from
cross correlation modules. In this subnetwork, we utilize the regression and
classification branches of a region proposal subnetwork to obtain proposals and
scores, thus get the final 3D bounding box of the target object. Experimental
results on KITTI dataset show that our method has a competitive performance in
both Success and Precision compared to the state-of-the-art methods, and could
run in real-time at 20.8 FPS. Additionally, experimental results on H3D dataset
demonstrate that our method also has good generalization ability and could
achieve good tracking performance in a new scene without re-training.
- Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト追跡は、自律的な追従ロボットにとって重要な問題であり、ロボットは、効率的な追従のためにターゲットをしっかりと追跡し、正確に位置決めする必要がある。
本稿では,生の3dポイントクラウドデータを用いて,単一の対象オブジェクトを追跡する3d-siamrpnネットワークと呼ばれる3d追跡手法を提案する。
提案するネットワークは2つのサブネットワークで構成される。
最初のサブネットワークは、ポイントクラウドの特徴抽出と融合に使用される機能埋め込みサブネットワークである。
このサブネットワークでは、まずpointnet++を使用して、テンプレートと検索ブランチからpoint cloudの機能を抽出する。
次に,2つのブランチの特徴の情報を融合し,それらの類似性を得るため,pointcloud-wise と point-wise の2つの相互相関モジュールを提案する。
第2のサブネットワークは領域提案ネットワーク(RPN)であり、相互相関モジュールからの融合特性に基づいて、ターゲットオブジェクトの最終3次元境界ボックスを取得するために使用される。
このサブネットワークでは、領域提案サブネットワークの回帰と分類の分岐を利用して提案とスコアを取得し、ターゲットオブジェクトの最終的な3Dバウンディングボックスを取得する。
KITTIデータセットを用いた実験結果から,提案手法は最先端の手法と比較して精度と精度の両面で競争力があり,20.8FPSでリアルタイムに動作可能であることがわかった。
さらに,H3Dデータセットを用いた実験結果から,提案手法の一般化能力も良好であり,新たなシーンでのトラッキング性能が向上することを示した。
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