論文の概要: DORT: Modeling Dynamic Objects in Recurrent for Multi-Camera 3D Object Detection and Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16628v2
• Date: Wed, 19 Apr 2023 01:58:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 16:53:01.955726
• Title: DORT: Modeling Dynamic Objects in Recurrent for Multi-Camera 3D Object Detection and Tracking
• Title（参考訳）: DORT:マルチカメラ3次元物体検出・追跡のためのリカレント動的物体モデリング
• Authors: Qing Lian, Tai Wang, Dahua Lin, Jiangmiao Pang
• Abstract要約: 本稿では、この問題を解決するためにRecurrenT(DORT)の動的オブジェクトをモデル化することを提案する。 DORTは、重い計算負担を軽減する動き推定のために、オブジェクトワイズローカルボリュームを抽出する。 フレキシブルで実用的で、ほとんどのカメラベースの3Dオブジェクト検出器に差し込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.34803048690428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent multi-camera 3D object detectors usually leverage temporal information to construct multi-view stereo that alleviates the ill-posed depth estimation. However, they typically assume all the objects are static and directly aggregate features across frames. This work begins with a theoretical and empirical analysis to reveal that ignoring the motion of moving objects can result in serious localization bias. Therefore, we propose to model Dynamic Objects in RecurrenT (DORT) to tackle this problem. In contrast to previous global Bird-Eye-View (BEV) methods, DORT extracts object-wise local volumes for motion estimation that also alleviates the heavy computational burden. By iteratively refining the estimated object motion and location, the preceding features can be precisely aggregated to the current frame to mitigate the aforementioned adverse effects. The simple framework has two significant appealing properties. It is flexible and practical that can be plugged into most camera-based 3D object detectors. As there are predictions of object motion in the loop, it can easily track objects across frames according to their nearest center distances. Without bells and whistles, DORT outperforms all the previous methods on the nuScenes detection and tracking benchmarks with 62.5\% NDS and 57.6\% AMOTA, respectively. The source code will be released.
• Abstract（参考訳）: 最近のマルチカメラ3Dオブジェクト検出器は通常、時間的情報を利用して、不適切な深さ推定を緩和する多視点ステレオを構築する。 しかし、通常は全てのオブジェクトが静的であり、フレーム間で直接集約されていると仮定する。 この研究は、運動物体の運動を無視した理論的および経験的な分析から始まり、深刻な局所化バイアスをもたらす。 そこで本稿では,RecurrenT (DORT) における動的オブジェクトをモデル化してこの問題に対処する。 従来のグローバルなBird-Eye-View (BEV) 法とは対照的に,DORT はオブジェクトワイドな局所ボリュームを抽出し,計算負荷を軽減する。 推定対象運動と位置を反復的に精製することにより、上記の悪影響を軽減するために、上記特徴を電流フレームに正確に集約することができる。 simple frameworkには2つの大きな魅力がある。 フレキシブルで実用的で、ほとんどのカメラベースの3dオブジェクト検出器に接続できる。 ループ内に物体の動きの予測があるため、最寄りの中心距離に応じてフレームを横切る物体を容易に追跡することができる。 ベルとホイッスルがなければ、DORTは、それぞれ 62.5\% NDS と 57.6\% AMOTA の nuScenes 検出および追跡ベンチマークにおいて、すべての従来の手法より優れている。 ソースコードはリリースされます。

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