論文の概要: Multi-Camera Multi-Object Tracking on the Move via Single-Stage Global Association Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09663v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 17:03:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 16:39:21.889204
• Title: Multi-Camera Multi-Object Tracking on the Move via Single-Stage Global Association Approach
• Title（参考訳）: シングルステージ・グローバルアソシエーションアプローチによる移動のマルチカメラマルチオブジェクトトラッキング
• Authors: Pha Nguyen, Kha Gia Quach, Chi Nhan Duong, Son Lam Phung, Ngan Le, Khoa Luu
• Abstract要約: この研究は、複数カメラから1つ以上の検出を追跡対象に関連付けるための、新しいシングルステージグローバルアソシエーション追跡手法を導入する。 また,本モデルでは,nuScenes検出課題において,標準的な視覚に基づく3次元物体検出器の検出精度も向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.960847268459293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of autonomous vehicles generates a tremendous demand for a low-cost solution with a complete set of camera sensors capturing the environment around the car. It is essential for object detection and tracking to address these new challenges in multi-camera settings. In order to address these challenges, this work introduces novel Single-Stage Global Association Tracking approaches to associate one or more detection from multi-cameras with tracked objects. These approaches aim to solve fragment-tracking issues caused by inconsistent 3D object detection. Moreover, our models also improve the detection accuracy of the standard vision-based 3D object detectors in the nuScenes detection challenge. The experimental results on the nuScenes dataset demonstrate the benefits of the proposed method by outperforming prior vision-based tracking methods in multi-camera settings.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の開発は、車の周囲の環境を捉えた完全なカメラセンサーを備えた、低コストのソリューションに対する膨大な需要を生み出します。 マルチカメラ設定におけるこれらの新しい課題に対処するためには、オブジェクトの検出と追跡が不可欠である。 これらの課題に対処するため,本研究では,複数カメラからの1つ以上の検出を追跡対象と関連付ける,新しい一段階のグローバルアソシエーション追跡手法を導入する。 これらの手法は,不整合3次元物体検出によるフラグメント追跡の問題を解決することを目的としている。 さらに, ニューセンシング検出課題において, 標準視覚に基づく3次元物体検出器の検出精度も向上した。 nuScenesデータセットの実験結果から,マルチカメラ環境下での事前の視線追跡手法よりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• MCTR: Multi Camera Tracking Transformer [45.66952089591361]
  Multi-Camera Tracking tRansformer (MCTR)は、マルチオブジェクト検出と複数のカメラ間のトラッキングに適した、エンドツーエンドのアプローチである。 MCTRは、Detector TRansformer (DETR)のようなエンドツーエンドの検出器を利用して、カメラビューごとに独立して検出および検出埋め込みを生成する。 このフレームワークは、追跡されたオブジェクトに関するグローバル情報を付加する一連のトラック埋め込みを維持し、ビュー固有の検出埋め込みからローカル情報を統合することで、各フレームでそれらを更新する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T17:37:03Z)
• VirtualPainting: Addressing Sparsity with Virtual Points and Distance-Aware Data Augmentation for 3D Object Detection [3.5259183508202976]
  本稿では,カメラ画像を用いた仮想LiDAR点の生成を含む革新的なアプローチを提案する。 また、画像ベースセグメンテーションネットワークから得られる意味ラベルを用いて、これらの仮想点を強化する。 このアプローチは、様々な3Dフレームワークと2Dセマンティックセグメンテーションメソッドにシームレスに統合できる汎用的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T18:03:05Z)
• Joint object detection and re-identification for 3D obstacle multi-camera systems [47.87501281561605]
  本研究は,カメラとライダー情報を用いた物体検出ネットワークに新たな改良を加えたものである。 同じ車両内の隣のカメラにまたがって物体を再識別する作業のために、追加のブランチが組み込まれている。 その結果,従来の非最大抑圧(NMS)技術よりも,この手法が優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T15:16:35Z)
• A Simple Baseline for Multi-Camera 3D Object Detection [94.63944826540491]
  周囲のカメラで3Dオブジェクトを検出することは、自動運転にとって有望な方向だ。 マルチカメラオブジェクト検出のための簡易ベースラインであるSimMODを提案する。 我々は, nuScenes の3次元オブジェクト検出ベンチマークにおいて, SimMOD の有効性を示す広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T03:38:01Z)
• Multi-Camera Multiple 3D Object Tracking on the Move for Autonomous Vehicles [17.12321292167318]
  オブジェクトの検出と追跡は、カメラのビューにまたがって一貫した結果を達成するなど、新しい課題に対処するために重要である。 本研究は,既存のトラックレットの位置とリンク検出をトラックレットで予測するために,リンク予測を用いた新たなグローバルアソシエーショングラフモデルを提案する。 本モデルは, nuScenes 検出課題における標準3次元物体検出器の検出精度の向上に有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T22:50:36Z)
• Know Your Surroundings: Panoramic Multi-Object Tracking by Multimodality Collaboration [56.01625477187448]
  MMPAT(MultiModality PAnoramic Multi-object Tracking framework)を提案する。 2次元パノラマ画像と3次元点雲を入力とし、マルチモーダルデータを用いて目標軌道を推定する。 提案手法は,検出タスクと追跡タスクの両方においてMMPATが最高性能を達成するJRDBデータセット上で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T03:16:38Z)
• Self-supervised Human Detection and Segmentation via Multi-view Consensus [116.92405645348185]
  本稿では,トレーニング中に幾何学的制約を多視点一貫性という形で組み込むマルチカメラフレームワークを提案する。 本手法は,標準ベンチマークから視覚的に外れた画像に対して,最先端の自己監視的人物検出とセグメンテーション技術に勝ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T15:47:21Z)
• siaNMS: Non-Maximum Suppression with Siamese Networks for Multi-Camera 3D Object Detection [65.03384167873564]
  サイムズネットワークは、よく知られた3Dオブジェクト検出器アプローチのパイプラインに統合される。 アソシエーションはオブジェクトの3Dボックスレグレッションを強化するために利用される。 nuScenesデータセットの実験的評価は,提案手法が従来のNMS手法よりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-19T15:32:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。