論文の概要: Self-Supervised Multi-Object Tracking For Autonomous Driving From Consistency Across Timescales

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13147v2
• Date: Thu, 21 Sep 2023 12:07:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 19:35:57.427279
• Title: Self-Supervised Multi-Object Tracking For Autonomous Driving From Consistency Across Timescales
• Title（参考訳）: タイムスケールを横断する自律走行のための自己監督型マルチオブジェクトトラッキング
• Authors: Christopher Lang, Alexander Braun, Lars Schillingmann, Abhinav Valada
• Abstract要約: 自己管理型マルチオブジェクトトラッカーは、生のドメイン固有データから学習できるという大きな可能性を秘めている。 しかし、その再識別精度は、監督対象よりも低い。 本稿では,複数の連続フレームから再同定特徴を自己教師付きで学習できる学習目標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.55369862746357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised multi-object trackers have tremendous potential as they enable learning from raw domain-specific data. However, their re-identification accuracy still falls short compared to their supervised counterparts. We hypothesize that this drawback results from formulating self-supervised objectives that are limited to single frames or frame pairs. Such formulations do not capture sufficient visual appearance variations to facilitate learning consistent re-identification features for autonomous driving when the frame rate is low or object dynamics are high. In this work, we propose a training objective that enables self-supervised learning of re-identification features from multiple sequential frames by enforcing consistent association scores across short and long timescales. We perform extensive evaluations demonstrating that re-identification features trained from longer sequences significantly reduce ID switches on standard autonomous driving datasets compared to existing self-supervised learning methods, which are limited to training on frame pairs. Using our proposed SubCo loss function, we set the new state-of-the-art among self-supervised methods and even perform on par with fully supervised learning methods.
• Abstract（参考訳）: 自己管理型マルチオブジェクトトラッカーは、生のドメイン固有データから学習できるという大きな可能性を秘めている。 しかし、その再同定精度は、監督されたものと比べ、まだ低い。 この欠点は、単一のフレームまたはフレームペアに制限された自己監督対象の定式化によるものであると仮定する。 このような定式化は、フレームレートが低い場合やオブジェクトダイナミクスが高い場合、自律運転における一貫した再識別機能を学ぶのに十分な視覚的外観の変化を捉えない。 本研究では,短期・長期にわたる一貫したアソシエーションスコアを強制することにより,複数のシーケンシャルフレームからの自己教師付き再識別特徴の学習を可能にする訓練目標を提案する。 フレームペアのトレーニングに限定された既存の自己教師付き学習手法と比較して,長いシーケンスからトレーニングされた再識別機能が標準自動運転データセットのidスイッチを大幅に削減することを示す。 提案するsubco損失関数を用いて,自己教師あり手法の新たな状態を設定し,完全な教師付き学習手法と同等に実行する。

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