論文の概要: InterTrack: Interaction Transformer for 3D Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08041v1
• Date: Wed, 17 Aug 2022 03:24:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-18 12:50:21.961957
• Title: InterTrack: Interaction Transformer for 3D Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: intertrack: 3次元マルチオブジェクトトラッキングのためのインタラクショントランスフォーマー
• Authors: John Willes, Cody Reading, Steven L. Waslander
• Abstract要約: 3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、自動運転車にとって重要な問題である。 提案手法であるInterTrackは,データアソシエーションのための識別対象表現を生成する。 我々はnuScenes 3D MOTベンチマークのアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.283656931246645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D multi-object tracking (MOT) is a key problem for autonomous vehicles, required to perform well-informed motion planning in dynamic environments. Particularly for densely occupied scenes, associating existing tracks to new detections remains challenging as existing systems tend to omit critical contextual information. Our proposed solution, InterTrack, introduces the Interaction Transformer for 3D MOT to generate discriminative object representations for data association. We extract state and shape features for each track and detection, and efficiently aggregate global information via attention. We then perform a learned regression on each track/detection feature pair to estimate affinities, and use a robust two-stage data association and track management approach to produce the final tracks. We validate our approach on the nuScenes 3D MOT benchmark, where we observe significant improvements, particularly on classes with small physical sizes and clustered objects. As of submission, InterTrack ranks 1st in overall AMOTA among methods using CenterPoint detections.
• Abstract（参考訳）: 3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、動的環境下での良好な動作計画を実行するために必要な自動運転車にとって重要な問題である。 特に密集したシーンでは、既存のトラックを新しい検出に関連付けることは依然として困難であり、既存のシステムは重要な文脈情報を省略する傾向がある。 提案手法であるInterTrackでは、3次元MOTのためのInteraction Transformerを導入し、データアソシエーションのための識別オブジェクト表現を生成する。 各トラックと検出のための状態と形状の特徴を抽出し,注意を通してグローバル情報を効率的に集約する。 次に,各トラック/検出特徴ペアで学習回帰を行い,親和性を推定し,ロバストな2段階データアソシエーションとトラック管理アプローチを用いて最終トラックを生成する。 我々はnuScenes 3D MOTベンチマークのアプローチを検証し、特に小さな物理サイズとクラスタオブジェクトを持つクラスにおいて、大幅な改善を観察する。 提出時点では、InterTrackはCenterPoint検出手法の中でAMOTA全体で1位である。

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