Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploiting More Information in Sparse Point Cloud for 3D Single Object Tracking

論文の概要: Exploiting More Information in Sparse Point Cloud for 3D Single Object Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00519v1
Date: Sun, 2 Oct 2022 13:38:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-04 15:34:08.348844
Title: Exploiting More Information in Sparse Point Cloud for 3D Single Object Tracking
Title（参考訳）: 3次元物体追跡のためのスパースポイントクラウドでのさらなる情報公開
Authors: Yubo Cui, Jiayao Shan, Zuoxu Gu, Zhiheng Li, Zheng Fang
Abstract要約: 3Dオブジェクトトラッキングは、3Dコンピュータビジョンにおける重要なタスクである。点雲の空間性は、類似性を計算し、対象を見つけるのを難しくする。本稿では3次元オブジェクト追跡のためのスパース・トゥ・デンス・トランスフォーマー・ベースのフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.693724357115762
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: 3D single object tracking is a key task in 3D computer vision. However, the sparsity of point clouds makes it difficult to compute the similarity and locate the object, posing big challenges to the 3D tracker. Previous works tried to solve the problem and improved the tracking performance in some common scenarios, but they usually failed in some extreme sparse scenarios, such as for tracking objects at long distances or partially occluded. To address the above problems, in this letter, we propose a sparse-to-dense and transformer-based framework for 3D single object tracking. First, we transform the 3D sparse points into 3D pillars and then compress them into 2D BEV features to have a dense representation. Then, we propose an attention-based encoder to achieve global similarity computation between template and search branches, which could alleviate the influence of sparsity. Meanwhile, the encoder applies the attention on multi-scale features to compensate for the lack of information caused by the sparsity of point cloud and the single scale of features. Finally, we use set-prediction to track the object through a two-stage decoder which also utilizes attention. Extensive experiments show that our method achieves very promising results on the KITTI and NuScenes datasets.
Abstract（参考訳）: 3dシングルオブジェクトトラッキングは、3dコンピュータビジョンの重要なタスクである。しかし、点雲の広がりは類似性を計算し、オブジェクトを見つけるのを難しくし、3Dトラッカーに大きな課題を生じさせる。以前の作業では、いくつかの一般的なシナリオでは、この問題の解決と追跡性能の改善が試みられたが、通常は、遠距離で物体を追跡する場合や、部分的に隠された場合など、極端にスパースなシナリオで失敗した。上記の問題に対処するため,本稿では,sparse-to-denseとtransformerに基づく3次元物体追跡のためのフレームワークを提案する。まず,3次元のスパース点を3次元の柱に変換し,それを2次元のBEV特徴に圧縮して密度の高い表現を行う。そこで我々は,テンプレートと検索ブランチ間のグローバルな類似性計算を実現するために,注意に基づくエンコーダを提案する。一方、エンコーダは、ポイントクラウドのスパース性と単一の機能のスケールによって引き起こされる情報の欠如を補うために、マルチスケール機能に注意を向ける。最後に、set-predictionを用いて、2段階のデコーダを通してオブジェクトを追跡する。大規模な実験により,本手法はKITTIとNuScenesのデータセット上で非常に有望な結果が得られることが示された。

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