論文の概要: Implicit and Efficient Point Cloud Completion for 3D Single Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00522v1
• Date: Thu, 1 Sep 2022 15:11:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-02 14:03:46.237167
• Title: Implicit and Efficient Point Cloud Completion for 3D Single Object Tracking
• Title（参考訳）: 3次元物体追跡のための重要かつ効率的な点クラウド補完
• Authors: Pan Wang, Liangliang Ren, Shengkai Wu, Jinrong Yang, En Yu, Hangcheng Yu, Xiaoping Li
• Abstract要約: 適応リファイン予測(ARP)とターゲット知識伝達(TKT)の2つの新しいモジュールを紹介する。 本モデルでは,より少ない計算量を維持しながら,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.372859423951349
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The point cloud based 3D single object tracking (3DSOT) has drawn increasing attention. Lots of breakthroughs have been made, but we also reveal two severe issues. By an extensive analysis, we find the prediction manner of current approaches is non-robust, i.e., exposing a misalignment gap between prediction score and actually localization accuracy. Another issue is the sparse point returns will damage the feature matching procedure of the SOT task. Based on these insights, we introduce two novel modules, i.e., Adaptive Refine Prediction (ARP) and Target Knowledge Transfer (TKT), to tackle them, respectively. To this end, we first design a strong pipeline to extract discriminative features and conduct the matching procedure with the attention mechanism. Then, ARP module is proposed to tackle the misalignment issue by aggregating all predicted candidates with valuable clues. Finally, TKT module is designed to effectively overcome incomplete point cloud due to sparse and occlusion issues. We call our overall framework PCET. By conducting extensive experiments on the KITTI and Waymo Open Dataset, our model achieves state-of-the-art performance while maintaining a lower computational consumption.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドベースの3Dオブジェクトトラッキング(3DSOT)が注目を集めている。 多くのブレークスルーが行われたが、2つの深刻な問題も明らかにした。 広範な分析により,現在の予測手法はロバストでないこと,すなわち,予測スコアと実際の局所化精度とのずれを露呈することを見出した。 もう一つの問題は、スパースポイントリターンがSOTタスクの特徴マッチング手順を損なうことである。 これらの知見に基づき,適応的洗練予測 (adaptive refine prediction, arp) と目標知識伝達 (target knowledge transfer, tkt) という2つの新しいモジュールを導入する。 そこで我々はまず,識別的特徴を抽出するための強固なパイプラインを設計し,注意機構とマッチングを行う。 次に、予測された全ての候補を貴重な手がかりで集約することで、アライメント問題に対処するためにARPモジュールを提案する。 最後に、TKTモジュールはスパースとオクルージョンの問題により、不完全なポイントクラウドを効果的に克服するように設計されている。 フレームワーク全体をPCETと呼びます。 KITTI と Waymo Open Dataset に関する広範な実験を行うことで,より少ない計算消費を維持しながら最先端の性能を実現する。

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