論文の概要: 3D-FCT: Simultaneous 3D Object Detection and Tracking Using Feature Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02531v1
• Date: Wed, 6 Oct 2021 06:36:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 14:26:26.958636
• Title: 3D-FCT: Simultaneous 3D Object Detection and Tracking Using Feature Correlation
• Title（参考訳）: 3D-FCT:特徴相関を用いた同時3次元物体検出・追跡
• Authors: Naman Sharma, Hocksoon Lim
• Abstract要約: 3D-FCTは、時間情報を利用して3Dオブジェクトの検出と追跡の関連タスクを同時に実行するシームズネットワークアーキテクチャである。 提案手法は,最先端手法よりも5.57%mAPの改善が期待できるKITTI追跡データセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 3D object detection using LiDAR data remains a key task for applications like autonomous driving and robotics. Unlike in the case of 2D images, LiDAR data is almost always collected over a period of time. However, most work in this area has focused on performing detection independent of the temporal domain. In this paper we present 3D-FCT, a Siamese network architecture that utilizes temporal information to simultaneously perform the related tasks of 3D object detection and tracking. The network is trained to predict the movement of an object based on the correlation features of extracted keypoints across time. Calculating correlation across keypoints only allows for real-time object detection. We further extend the multi-task objective to include a tracking regression loss. Finally, we produce high accuracy detections by linking short-term object tracklets into long term tracks based on the predicted tracks. Our proposed method is evaluated on the KITTI tracking dataset where it is shown to provide an improvement of 5.57% mAP over a state-of-the-art approach.
• Abstract（参考訳）: lidarデータを用いた3dオブジェクト検出は、自動運転やロボティクスといったアプリケーションにとって重要なタスクだ。 2D画像とは異なり、LiDARのデータはほとんど常に一定時間にわたって収集される。 しかし、この領域のほとんどの研究は、時間領域に依存しない検出に焦点を合わせている。 本稿では、時間情報を利用して3Dオブジェクトの検出と追跡を同時に行うシームズネットワークアーキテクチャである3D-FCTを提案する。 ネットワークは、抽出されたキーポイントの相関特性に基づいて、オブジェクトの移動を予測するために訓練される。 キーポイント間の相関を計算することは、リアルタイムオブジェクト検出のみを可能にする。 我々はさらにマルチタスク目標を拡張して、回帰損失の追跡を含む。 最後に,予測トラックに基づいて,短期オブジェクトのトラックレットを長期トラックにリンクすることで,高精度な検出を行う。 提案手法はkittiトラッキングデータセット上で評価され,最先端のアプローチによる5.57%のマップ改善が示された。

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