論文の概要: Collaborative Multi-Object Tracking with Conformal Uncertainty
Propagation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14346v1
- Date: Sat, 25 Mar 2023 03:32:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 20:29:53.860838
- Title: Collaborative Multi-Object Tracking with Conformal Uncertainty
Propagation
- Title(参考訳): 等角不確かさ伝播を用いた協調的多物体追跡
- Authors: Sanbao Su, Songyang Han, Yiming Li, Zhili Zhang, Chen Feng, Caiwen
Ding, Fei Miao
- Abstract要約: コラボレーティブオブジェクト検出(COD)は,検出精度の向上と不確かさの低減を目的として提案されている。
我々はMOT-CUPと呼ばれる不確実性伝播フレームワークを設計する。
ベースラインに比べて精度が2%向上し,不確かさが2.67倍減少した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.000742736614843
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Object detection and multiple object tracking (MOT) are essential components
of self-driving systems. Accurate detection and uncertainty quantification are
both critical for onboard modules, such as perception, prediction, and
planning, to improve the safety and robustness of autonomous vehicles.
Collaborative object detection (COD) has been proposed to improve detection
accuracy and reduce uncertainty by leveraging the viewpoints of multiple
agents. However, little attention has been paid on how to leverage the
uncertainty quantification from COD to enhance MOT performance. In this paper,
as the first attempt, we design the uncertainty propagation framework to
address this challenge, called MOT-CUP. Our framework first quantifies the
uncertainty of COD through direct modeling and conformal prediction, and
propogates this uncertainty information during the motion prediction and
association steps. MOT-CUP is designed to work with different collaborative
object detectors and baseline MOT algorithms. We evaluate MOT-CUP on V2X-Sim, a
comprehensive collaborative perception dataset, and demonstrate a 2%
improvement in accuracy and a 2.67X reduction in uncertainty compared to the
baselines, e.g., SORT and ByteTrack. MOT-CUP demonstrates the importance of
uncertainty quantification in both COD and MOT, and provides the first attempt
to improve the accuracy and reduce the uncertainty in MOT based on COD through
uncertainty propogation.
- Abstract(参考訳): オブジェクト検出と複数のオブジェクト追跡(mot)は、自動運転システムの必須コンポーネントである。
正確な検出と不確かさの定量化は、自動運転車の安全性と堅牢性を改善するために、知覚、予測、計画といったオンボードモジュールにおいて重要である。
協調物体検出(COD)は,複数エージェントの視点を利用して,検出精度の向上と不確実性を低減するために提案されている。
しかし,MOT性能を向上させるため,CODからの不確実性定量化を活用する方法についてはほとんど注目されていない。
本稿では,本研究の最初の試みとして,この課題に対処するための不確実性伝播フレームワークであるmot-cupを設計した。
本フレームワークは, 直接モデリングと共形予測によりCODの不確かさを定量化し, 動き予測とアソシエーションの段階において, この不確かさ情報を伝達する。
MOT-CUPは、異なる協調オブジェクト検出器とベースラインMOTアルゴリズムで動作するように設計されている。
総合的なコラボレーティブ知覚データセットであるv2x-simのmot-cupを評価し,精度が2%向上し,不確実性が2.67倍低減することを示した。
MOT-CUPはCODとMOTの両方において不確かさの定量化の重要性を示し、不確かさの伝播による精度の向上とCODに基づくMOTの不確かさの低減を初めて試みている。
関連論文リスト
- Ego-Motion Aware Target Prediction Module for Robust Multi-Object Tracking [2.7898966850590625]
我々は、Ego-motion Aware Target Prediction (EMAP)と呼ばれる新しいKFベースの予測モジュールを導入する。
提案手法は、カルマンフィルタを再構成することにより、物体軌道からのカメラ回転速度と翻訳速度の影響を分離する。
EMAPはOC-SORTとDeep OC-SORTのIDSWをそれぞれ73%と21%減少させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T23:24:25Z) - UncertaintyTrack: Exploiting Detection and Localization Uncertainty in Multi-Object Tracking [8.645078288584305]
マルチオブジェクトトラッキング(MOT)手法は近年,性能が大幅に向上している。
複数のTBDトラッカーに適用可能なエクステンションのコレクションであるUncertaintyTrackを紹介します。
バークレーディープドライブMOTデータセットの実験では、我々の手法と情報的不確実性推定の組み合わせにより、IDスイッチの数を約19%削減している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T17:27:04Z) - Malicious Agent Detection for Robust Multi-Agent Collaborative Perception [52.261231738242266]
多エージェント協調(MAC)知覚は、単エージェント認識よりも敵攻撃に対して脆弱である。
MAC知覚に特異的な反応防御であるMADE(Malicious Agent Detection)を提案する。
我々は、ベンチマーク3DデータセットV2X-simとリアルタイムデータセットDAIR-V2Xで包括的な評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T11:36:42Z) - DARTH: Holistic Test-time Adaptation for Multiple Object Tracking [87.72019733473562]
複数物体追跡(MOT)は、自律運転における知覚システムの基本的構成要素である。
運転システムの安全性の追求にもかかわらず、テスト時間条件における領域シフトに対するMOT適応問題に対する解決策は提案されていない。
我々はMOTの総合的なテスト時間適応フレームワークであるDARTHを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T10:10:42Z) - Uncertainty-aware Unsupervised Multi-Object Tracking [33.53331700312752]
教師なしマルチオブジェクトトラッカーは、信頼できる機能埋め込みの学習に劣る。
最近の自己監督技術は採用されているが、時間的関係を捉えられなかった。
本稿では、不確実性問題は避けられないが、不確実性自体を活用して学習された一貫性を向上させることができると論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T09:03:06Z) - Uncertainty Quantification of Collaborative Detection for Self-Driving [12.590332512097698]
連結車両と自律車両(CAV)間の情報共有は、自動運転のための協調物体検出の性能を向上させる。
しかし、CAVは実用上の課題のため、まだ物体検出に不確実性を持っている。
我々の研究は、協調物体検出の不確かさを最初に見積もるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T20:30:45Z) - A Certifiable Security Patch for Object Tracking in Self-Driving Systems
via Historical Deviation Modeling [22.753164675538457]
自動運転車における物体追跡の安全性に関する最初の体系的研究について述べる。
我々は,KF(Kalman Filter)に基づくメインストリームマルチオブジェクトトラッカー(MOT)が,マルチセンサ融合機構が有効であっても安全でないことを証明した。
我々は、KFベースのMOTのための単純かつ効果的なセキュリティパッチを提案し、その中核は、KFの観測と予測に対する焦点のバランスをとるための適応戦略である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T12:30:24Z) - CertainNet: Sampling-free Uncertainty Estimation for Object Detection [65.28989536741658]
ニューラルネットワークの不確実性を推定することは、安全クリティカルな設定において基本的な役割を果たす。
本研究では,オブジェクト検出のための新しいサンプリング不要不確実性推定法を提案する。
私たちはそれをCertainNetと呼び、各出力信号に対して、オブジェクト性、クラス、位置、サイズという、別の不確実性を提供するのは、これが初めてです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T17:59:31Z) - Uncertainty-Aware Deep Calibrated Salient Object Detection [74.58153220370527]
既存のディープニューラルネットワークに基づくサルエントオブジェクト検出(SOD)手法は主に高いネットワーク精度の追求に重点を置いている。
これらの手法は、信頼不均衡問題として知られるネットワーク精度と予測信頼の間のギャップを見落としている。
我々は,不確実性を考慮した深部SODネットワークを導入し,深部SODネットワークの過信を防止するための2つの戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T23:28:36Z) - Learning to Communicate and Correct Pose Errors [75.03747122616605]
本稿では、V2VNetで提案された設定について検討し、近くにある自動運転車が共同で物体検出と動き予測を協調的に行う方法を提案する。
本稿では,コミュニケーションを学習し,潜在的な誤りを推定し,それらの誤りについてコンセンサスを得るための新しいニューラルネットワーク推論フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-10T18:19:40Z) - FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple
Object Tracking [92.48078680697311]
マルチオブジェクトトラッキング(MOT)はコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。
本稿では,FairMOTと呼ばれる,アンカーフリーなオブジェクト検出アーキテクチャCenterNetをベースとした,シンプルかつ効果的なアプローチを提案する。
このアプローチは、検出と追跡の両方において高い精度を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-04T08:18:00Z)
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。