論文の概要: ShaSTA: Modeling Shape and Spatio-Temporal Affinities for 3D Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03919v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 00:20:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 16:28:36.410073
• Title: ShaSTA: Modeling Shape and Spatio-Temporal Affinities for 3D Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: ShaSTA:3次元多物体追跡のための形状と時空間親和性モデリング
• Authors: Tara Sadjadpour, Jie Li, Rares Ambrus, and Jeannette Bohg
• Abstract要約: マルチオブジェクトトラッキングは、あらゆるロボットシステムの基盤となる能力である。 検出器は、低い精度のリコールシステムで機能し、偽陽性の頻度を高い頻度で生成しながら、低い数の偽陰性を確実にする。 本研究では, 連続するフレーム間の形状と時間的親和性を学習し, 真陽性と偽陽性の検知とトラックの識別をより良くする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.093138732809738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-object tracking is a cornerstone capability of any robotic system. Most approaches follow a tracking-by-detection paradigm. However, within this framework, detectors function in a low precision-high recall regime, ensuring a low number of false-negatives while producing a high rate of false-positives. This can negatively affect the tracking component by making data association and track lifecycle management more challenging. Additionally, false-negative detections due to difficult scenarios like occlusions can negatively affect tracking performance. Thus, we propose a method that learns shape and spatio-temporal affinities between consecutive frames to better distinguish between true-positive and false-positive detections and tracks, while compensating for false-negative detections. Our method provides a probabilistic matching of detections that leads to robust data association and track lifecycle management. We quantitatively evaluate our method through ablative experiments and on the nuScenes tracking benchmark where we achieve state-of-the-art results. Our method not only estimates accurate, high-quality tracks but also decreases the overall number of false-positive and false-negative tracks. Please see our project website for source code and demo videos: sites.google.com/view/shasta-3d-mot/home.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキングは、あらゆるロボットシステムの基盤となる能力である。 ほとんどのアプローチはトラッキングバイ検出パラダイムに従っている。 しかし、この枠組みでは、検出器は低い精度で高いリコールレジームで機能し、偽陰性率を低く抑えつつ、偽陽性率を高くする。 これは、データアソシエーションとライフサイクル管理をより難しくすることで、トラッキングコンポーネントに悪影響を及ぼす可能性がある。 さらに、閉塞のような難しいシナリオによる偽陰性検出は、トラッキングパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性がある。 そこで本研究では,偽陰性検出を補正しながら,連続フレーム間の形状と時空間親和性を学習し,真陽性検出と偽陽性検出とを区別する手法を提案する。 本手法はロバストなデータアソシエーションと追跡ライフサイクル管理につながる検出の確率的マッチングを提供する。 本手法をアブレーション実験やnuscenes tracking benchmarkを用いて定量的に評価し,最新の結果を得た。 提案手法は,精度の高い高品質トラックを推定するだけでなく,偽陽性トラックと偽陰性トラックの総数を減少させる。 site.google.com/view/shasta-3d-mot/home.comのソースコードとデモビデオのプロジェクトwebサイトをご覧ください。

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