論文の概要: Towards Object Re-Identification from Point Clouds for 3D MOT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10210v1
• Date: Wed, 17 May 2023 13:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 15:49:17.405117
• Title: Towards Object Re-Identification from Point Clouds for 3D MOT
• Title（参考訳）: 3次元MOTのための点雲からの物体再同定に向けて
• Authors: Benjamin Th\'erien, Chengjie Huang, Adrian Chow, Krzysztof Czarnecki
• Abstract要約: 本研究では,3次元多目的追跡におけるオブジェクト再識別(ReID)の問題について検討する。 本稿では,任意の集合やシーケンス処理のバックボーンに対して,軽量なマッチングヘッドを提案する。 提案したポイントクラウドReIDネットワークは,シアム方式で実行することで,リアルタイム(10hz)で数千のペアワイズ比較を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.63314005149641
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we study the problem of object re-identification (ReID) in a 3D multi-object tracking (MOT) context, by learning to match pairs of objects from cropped (e.g., using their predicted 3D bounding boxes) point cloud observations. We are not concerned with SOTA performance for 3D MOT, however. Instead, we seek to answer the following question: In a realistic tracking by-detection context, how does object ReID from point clouds perform relative to ReID from images? To enable such a study, we propose a lightweight matching head that can be concatenated to any set or sequence processing backbone (e.g., PointNet or ViT), creating a family of comparable object ReID networks for both modalities. Run in siamese style, our proposed point-cloud ReID networks can make thousands of pairwise comparisons in real-time (10 hz). Our findings demonstrate that their performance increases with higher sensor resolution and approaches that of image ReID when observations are sufficiently dense. Additionally, we investigate our network's ability to enhance 3D multi-object tracking (MOT), showing that our point-cloud ReID networks can successfully re-identify objects which led a strong motion-based tracker into error. To our knowledge, we are the first to study real-time object re-identification from point clouds in a 3D multi-object tracking context.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元多対象追跡(MOT)コンテキストにおけるオブジェクト再識別(ReID)の問題について,収穫したオブジェクトのペア(例えば予測された3次元境界ボックス)の点雲観測を学習することによって検討する。 しかし、3D MOTのSOTAパフォーマンスには関心がありません。 現実的な追跡検出のコンテキストでは、ポイントクラウドからのオブジェクトReIDは、画像からのReIDと比較してどのように機能しますか? このような研究を可能にするために,任意の集合やシーケンス処理バックボーン(PointNetやViTなど)に結合可能な軽量なマッチングヘッドを提案する。 提案するポイントクラウドReIDネットワークは,シアム方式で実行することで,リアルタイム(10hz)で数千のペア比較を行うことができる。 以上の結果より, センサの高分解能化と画像ReIDの高密度化による性能向上が示唆された。 さらに,3次元マルチオブジェクトトラッキング(MOT)を向上するネットワークの能力について検討し,強力なモーションベースのトラッカーをエラーに導くオブジェクトの識別に成功していることを示す。 我々の知る限り、我々は3次元多目的追跡コンテキストにおける点雲からのリアルタイム物体再同定を初めて研究している。

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