論文の概要: High-temporal-resolution event-based vehicle detection and tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14289v2
- Date: Mon, 2 Jan 2023 07:15:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-03 14:52:02.083111
- Title: High-temporal-resolution event-based vehicle detection and tracking
- Title（参考訳）: 高時間分解能イベントベース車両検出と追跡
- Authors: Zaid El-Shair and Samir Rawashdeh
- Abstract要約: イベントベースのビジョンは、その高時間分解能(1us)、高ダイナミックレンジ(>120dB)、わずか数マイクロ秒の出力遅延によって、近年急速に成長している。
この研究は、最先端のフレームベースの検出器とイベントベースの手法を活用する、オブジェクト検出と追跡のためのハイブリッドでマルチモーダルなアプローチを探求する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Event-based vision has been rapidly growing in recent years justified by the
unique characteristics it presents such as its high temporal resolutions
(~1us), high dynamic range (>120dB), and output latency of only a few
microseconds. This work further explores a hybrid, multi-modal, approach for
object detection and tracking that leverages state-of-the-art frame-based
detectors complemented by hand-crafted event-based methods to improve the
overall tracking performance with minimal computational overhead. The methods
presented include event-based bounding box (BB) refinement that improves the
precision of the resulting BBs, as well as a continuous event-based object
detection method, to recover missed detections and generate inter-frame
detections that enable a high-temporal-resolution tracking output. The
advantages of these methods are quantitatively verified by an ablation study
using the higher order tracking accuracy (HOTA) metric. Results show
significant performance gains resembled by an improvement in the HOTA from
56.6%, using only frames, to 64.1% and 64.9%, for the event and edge-based mask
configurations combined with the two methods proposed, at the baseline
framerate of 24Hz. Likewise, incorporating these methods with the same
configurations has improved HOTA from 52.5% to 63.1%, and from 51.3% to 60.2%
at the high-temporal-resolution tracking rate of 384Hz. Finally, a validation
experiment is conducted to analyze the real-world single-object tracking
performance using high-speed LiDAR. Empirical evidence shows that our
approaches provide significant advantages compared to using frame-based object
detectors at the baseline framerate of 24Hz and higher tracking rates of up to
500Hz.
- Abstract（参考訳）: イベントベースのビジョンは近年、その高い時間分解能(~1us)、高いダイナミックレンジ(>120db)、わずか数マイクロ秒の出力レイテンシといったユニークな特徴によって、急速に成長しています。
この研究は、手作りのイベントベース手法で補完される最先端のフレームベースの検出器を活用して、計算オーバーヘッドを最小限に抑えて全体的なトラッキング性能を改善する、ハイブリッドでマルチモーダルなオブジェクト検出とトラッキングのアプローチをさらに探求する。
得られたbbsの精度を向上させるイベントベースバウンディングボックス(bb)の改良と、失敗した検出を回収し、高時間分解能トラッキングアウトプットを可能にするフレーム間検出を生成する連続イベントベースオブジェクト検出方法を含む。
これらの手法の利点は高次追跡精度(HOTA)を用いたアブレーション法により定量的に検証される。
その結果、HOTAはフレームのみを使用して56.6%から64.1%、64.9%に改善され、イベントとエッジベースのマスク構成が24Hzのベースラインフレームレートで提案された2つの手法と組み合わせられた。
同様に、これらの手法を同じ構成に組み込むことで、HOTAは52.5%から63.1%に改善され、51.3%から60.2%に改善された。
最後に,高速LiDARを用いた実世界の単一物体追跡性能の検証実験を行った。
提案手法は,24Hzの基線フレームレートと最大500Hzの追従速度でフレームベース物体検出器を使用する場合と比較して大きな利点があることを示す。
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