論文の概要: GNN-PMB: A Simple but Effective Online 3D Multi-Object Tracker without Bells and Whistles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10255v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 11:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 02:13:14.748968
• Title: GNN-PMB: A Simple but Effective Online 3D Multi-Object Tracker without Bells and Whistles
• Title（参考訳）: GNN-PMB: ベルとウィスレスのないシンプルだが効果的なオンライン3Dマルチオブジェクトトラッカー
• Authors: Jianan Liu, Liping Bai, Yuxuan Xia, Tao Huang, Bing Zhu
• Abstract要約: 多目的追跡(MOT)は、高度運転支援システム(ADAS)および自律運転システム(AD)において重要な応用である。 MOTのほとんどのソリューションは、GNN(Global Near neighbor)のようなランダムなベクトルベイズフィルタとルールベースのデータセットトラックのメンテナンスに基づいている。 RFSベイズフィルタは、最近ADASおよびADシステムのMOTタスクに応用されているが、計算コストと実装の複雑さのため、実際のトラフィックにおけるそれらの有用性は疑わしい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.412903717011731
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-object tracking (MOT) is among crucial applications in modern advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous driving (AD) systems. Most solutions to MOT are based on random vector Bayesian filters like global nearest neighbor (GNN) plus rule-based heuristical track maintenance. With the development of random finite set (RFS) theory, the RFS Bayesian filters have been applied in MOT tasks for ADAS and AD systems recently. However, their usefulness in the real traffic is open to doubt due to computational cost and implementation complexity. In this paper, it is revealed that GNN with rule-based heuristic track maintenance is insufficient for LiDAR-based MOT tasks in ADAS and AD systems. This judgement is illustrated by systematically comparing several different multi-point object filter-based tracking frameworks, including traditional random vector Bayesian filters with rule-based heuristical track maintenance and RFS Bayesian filters. Moreover, a simple and effective tracker, namely Poisson multi-Bernoulli filter using global nearest neighbor (GNN-PMB) tracker, is proposed for LiDAR-based MOT tasks. The proposed GNN-PMB tracker achieves competitive results in nuScenes test dataset, and shows superior tracking performance over other state-of-the-art LiDAR only trackers and LiDAR and camera fusion-based trackers.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、現代の先進運転支援システム(ADAS)や自律運転システム(AD)において重要な応用である。 MOTのほとんどのソリューションは、GNNのようなランダムなベクトルベイズフィルタとルールベースのヒューリスティックな軌道維持に基づいている。 RFSベイズフィルタは、ランダム有限集合(RFS)理論の発展に伴い、最近ADASおよびAD系のMOTタスクに応用されている。 しかしながら、実際のトラフィックにおけるそれらの有用性は、計算コストと実装の複雑さのために疑わしい。 本稿では,ルールベースヒューリスティックトラックメンテナンスによるGNNが,ADASおよびADシステムにおけるLiDARベースのMOTタスクには不十分であることを明らかにした。 この判断は、規則ベースのヒューリスティックトラックメンテナンスを伴う従来のランダムベクトルベイズフィルタやrfsベイズフィルタなど、いくつかの異なるマルチポイントオブジェクトフィルタベースのトラッキングフレームワークを体系的に比較することによって示される。 さらに,LDARに基づくMOTタスクに対して,グローバルニアニア(GNN-PMB)トラッカーを用いたPoisson multi-Bernoulliフィルタを提案する。 提案したGNN-PMBトラッカーはnuScenesテストデータセットの競合的な結果を達成し、最先端のLiDARトラッカーとLiDARおよびカメラフュージョンベースのトラッカーよりも優れたトラッキング性能を示す。

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