論文の概要: Motion-to-Matching: A Mixed Paradigm for 3D Single Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11875v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 02:40:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 16:08:19.834499
• Title: Motion-to-Matching: A Mixed Paradigm for 3D Single Object Tracking
• Title（参考訳）: モーション・トゥ・マッチ:3次元物体追跡のための混合パラダイム
• Authors: Zhiheng Li, Yu Lin, Yubo Cui, Shuo Li, Zheng Fang
• Abstract要約: 本稿では,モーションモデリングと特徴マッチングを組み合わせたMTM-Trackerを提案する。 第1段階では、連続した履歴ボックスを先行動作として利用し、ターゲットの粗い位置を特定するエンコーダ・デコーダ構造を提案する。 第2段階では、連続する点雲から動きを認識する特徴を抽出し、それらをマッチングして目標運動を洗練させる特徴相互作用モジュールを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.805298263103495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D single object tracking with LiDAR points is an important task in the computer vision field. Previous methods usually adopt the matching-based or motion-centric paradigms to estimate the current target status. However, the former is sensitive to the similar distractors and the sparseness of point cloud due to relying on appearance matching, while the latter usually focuses on short-term motion clues (eg. two frames) and ignores the long-term motion pattern of target. To address these issues, we propose a mixed paradigm with two stages, named MTM-Tracker, which combines motion modeling with feature matching into a single network. Specifically, in the first stage, we exploit the continuous historical boxes as motion prior and propose an encoder-decoder structure to locate target coarsely. Then, in the second stage, we introduce a feature interaction module to extract motion-aware features from consecutive point clouds and match them to refine target movement as well as regress other target states. Extensive experiments validate that our paradigm achieves competitive performance on large-scale datasets (70.9% in KITTI and 51.70% in NuScenes). The code will be open soon at https://github.com/LeoZhiheng/MTM-Tracker.git.
• Abstract（参考訳）: LiDARポイントを用いた3次元物体追跡はコンピュータビジョン分野において重要な課題である。 従来の手法は通常、現在の目標状態を評価するためにマッチングベースまたはモーション中心のパラダイムを採用する。 しかし、前者は類似した気晴らしや、外観マッチングに依存する点雲のばらばらさに敏感であり、後者は通常、短期的な動きの手がかり(例えば2つのフレーム)に焦点を当て、ターゲットの長期的な動きパターンを無視している。 これらの問題に対処するために,動作モデリングと特徴マッチングを組み合わせた2段階のMTM-Trackerを提案する。 具体的には,第1段階では,連続した履歴ボックスを先行動作として活用し,目標を粗く特定するためのエンコーダ・デコーダ構造を提案する。 そして,第2段階において,連続点雲から運動認識特徴を抽出し,それらとマッチングして目標運動を洗練し,他の目標状態を回復させる機能相互作用モジュールを導入する。 大規模データセット(KITTIは70.9%,NuScenesは51.70%)上で,我々のパラダイムが競争性能を達成することを実証した。 コードは近くhttps://github.com/leozhiheng/mtm-tracker.gitで公開される。

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