論文の概要: GLT-T: Global-Local Transformer Voting for 3D Single Object Tracking in Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10927v1
• Date: Sun, 20 Nov 2022 09:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 20:26:31.173150
• Title: GLT-T: Global-Local Transformer Voting for 3D Single Object Tracking in Point Clouds
• Title（参考訳）: GLT-T:ポイントクラウドにおける3次元単一物体追跡のためのグローバルローカル変圧器投票
• Authors: Jiahao Nie, Zhiwei He, Yuxiang Yang, Mingyu Gao, Jing Zhang
• Abstract要約: 現在の3Dシングルオブジェクト追跡手法は、一般的に3D領域の提案ネットワークであるVoteNetに基づいている。 この成功にもかかわらず、VoteNetのオフセット学習のキューとして単一のシードポイント機能を使用することで、高品質な3D提案が生成されるのを防ぐことができる。 そこで本研究では,より情報的な手がかりを提供し,潜在的なシードポイントにもっと注意を払うための,新しいグローバル・ローカル・トランスフォーマー投票方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.441580622105601
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current 3D single object tracking methods are typically based on VoteNet, a 3D region proposal network. Despite the success, using a single seed point feature as the cue for offset learning in VoteNet prevents high-quality 3D proposals from being generated. Moreover, seed points with different importance are treated equally in the voting process, aggravating this defect. To address these issues, we propose a novel global-local transformer voting scheme to provide more informative cues and guide the model pay more attention on potential seed points, promoting the generation of high-quality 3D proposals. Technically, a global-local transformer (GLT) module is employed to integrate object- and patch-aware prior into seed point features to effectively form strong feature representation for geometric positions of the seed points, thus providing more robust and accurate cues for offset learning. Subsequently, a simple yet effective training strategy is designed to train the GLT module. We develop an importance prediction branch to learn the potential importance of the seed points and treat the output weights vector as a training constraint term. By incorporating the above components together, we exhibit a superior tracking method GLT-T. Extensive experiments on challenging KITTI and NuScenes benchmarks demonstrate that GLT-T achieves state-of-the-art performance in the 3D single object tracking task. Besides, further ablation studies show the advantages of the proposed global-local transformer voting scheme over the original VoteNet. Code and models will be available at https://github.com/haooozi/GLT-T.
• Abstract（参考訳）: 現在の3dシングルオブジェクト追跡手法は、3dリージョンの提案ネットワークである votenet に基づいている。 この成功にもかかわらず、単一シードポイント機能を投票ネットでオフセット学習の手がかりとして使用すると、高品質な3dプロポーザルが生成されない。 さらに、異なる重要度を持つ種点を投票過程で等しく処理し、この欠陥を悪化させる。 これらの課題に対処するため,我々は,より情報的な手がかりを提供し,潜在的なシードポイントにもっと注意を払うための新しいグローバルなトランスフォーマー投票方式を提案し,高品質な3Dプロポーザルの創出を促進する。 技術的には、グローバルローカルトランスフォーマー(GLT)モジュールは、シードポイントの幾何学的位置に対する強力な特徴表現を効果的に形成するために、シードポイントに先立ってオブジェクトとパッチの認識を組み込むために使用される。 その後、単純かつ効果的な訓練戦略がgltモジュールを訓練するために設計される。 我々は,シードポイントの潜在的重要性を学習し,出力重みベクトルを訓練制約項として扱うために,重要予測分岐を開発する。 上記の成分を一体化することにより,優れた追跡手法であるGLT-Tを示す。 KITTIとNuScenesベンチマークの大規模な実験は、GLT-Tが3Dオブジェクト追跡タスクで最先端のパフォーマンスを達成することを示した。 さらに、さらなるアブレーション研究は、元のVoteNetに対して提案されたグローバルローカルトランスフォーマー投票方式の利点を示している。 コードとモデルはhttps://github.com/haooozi/glt-tで入手できる。

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