論文の概要: DetFlowTrack: 3D Multi-object Tracking based on Simultaneous
Optimization of Object Detection and Scene Flow Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02157v1
- Date: Fri, 4 Mar 2022 07:06:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-07 15:41:46.538901
- Title: DetFlowTrack: 3D Multi-object Tracking based on Simultaneous
Optimization of Object Detection and Scene Flow Estimation
- Title(参考訳): DetFlowTrack:オブジェクト検出とシーンフロー推定の同時最適化に基づく3次元多物体追跡
- Authors: Yueling Shen and Guangming Wang and Hesheng Wang
- Abstract要約: オブジェクト検出とシーンフロー推定の同時最適化に基づく3次元MOTフレームワークを提案する。
特に回転を伴う動きの場合のより正確なシーンフローラベルについて,ボックス変換に基づくシーンフローグラウンド真理計算法を提案する。
KITTI MOTデータセットの実験結果は、回転を伴う極運動下での最先端とロバスト性に対して競合する結果を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.305159598648924
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: 3D Multi-Object Tracking (MOT) is an important part of the unmanned vehicle
perception module. Most methods optimize object detection and data association
independently. These methods make the network structure complicated and limit
the improvement of MOT accuracy. we proposed a 3D MOT framework based on
simultaneous optimization of object detection and scene flow estimation. In the
framework, a detection-guidance scene flow module is proposed to relieve the
problem of incorrect inter-frame assocation. For more accurate scene flow label
especially in the case of motion with rotation, a box-transformation-based
scene flow ground truth calculation method is proposed. Experimental results on
the KITTI MOT dataset show competitive results over the state-of-the-arts and
the robustness under extreme motion with rotation.
- Abstract(参考訳): 3D Multi-Object Tracking (MOT) は無人車両認識モジュールの重要な部分である。
ほとんどの方法は独立してオブジェクト検出とデータアソシエーションを最適化する。
これらの手法によりネットワーク構造が複雑になり,mot精度の向上が制限される。
オブジェクト検出とシーンフロー推定の同時最適化に基づく3次元MOTフレームワークを提案する。
このフレームワークでは, フレーム間アソシエーションの誤りを解消するために, 検出・誘導シーンフローモジュールを提案する。
特に回転を伴う動きの場合のより正確なシーンフローラベルについて,ボックス変換に基づくシーンフローグラウンド真理計算法を提案する。
KITTI MOTデータセットの実験結果は、回転を伴う極運動下での最先端とロバスト性に対する競争結果を示している。
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