論文の概要: BEVTrack: A Simple and Strong Baseline for 3D Single Object Tracking in Bird's-Eye View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02185v4
• Date: Wed, 22 Nov 2023 13:56:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 18:25:45.501549
• Title: BEVTrack: A Simple and Strong Baseline for 3D Single Object Tracking in Bird's-Eye View
• Title（参考訳）: BEVTrack:鳥から見た3Dオブジェクト追跡のためのシンプルで強力なベースライン
• Authors: Yuxiang Yang, Yingqi Deng, Jing Zhang, Jiahao Nie, Zheng-Jun Zha
• Abstract要約: 3Dシングルオブジェクトトラッキング(SOT)はコンピュータビジョンの基本課題であり、自律運転のようなアプリケーションに不可欠なことを証明している。 我々は,Bird's-Eye View(BEV)におけるトラッキングを行う,シンプルだが効果的なベースラインであるBEVTrackを提案する。 3つの大規模データセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.283604507093116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Single Object Tracking (SOT) is a fundamental task of computer vision, proving essential for applications like autonomous driving. It remains challenging to localize the target from surroundings due to appearance variations, distractors, and the high sparsity of point clouds. The spatial information indicating objects' spatial adjacency across consecutive frames is crucial for effective object tracking. However, existing trackers typically employ point-wise representation with irregular formats, leading to insufficient use of this important spatial knowledge. As a result, these trackers usually require elaborate designs and solving multiple subtasks. In this paper, we propose BEVTrack, a simple yet effective baseline that performs tracking in Bird's-Eye View (BEV). This representation greatly retains spatial information owing to its ordered structure and inherently encodes the implicit motion relations of the target as well as distractors. To achieve accurate regression for targets with diverse attributes (\textit{e.g.}, sizes and motion patterns), BEVTrack constructs the likelihood function with the learned underlying distributions adapted to different targets, rather than making a fixed Laplace or Gaussian assumption as in previous works. This provides valuable priors for tracking and thus further boosts performance. While only using a single regression loss with a plain convolutional architecture, BEVTrack achieves state-of-the-art performance on three large-scale datasets, KITTI, NuScenes, and Waymo Open Dataset while maintaining a high inference speed of about 200 FPS. The code will be released at https://github.com/xmm-prio/BEVTrack.
• Abstract（参考訳）: 3Dシングルオブジェクトトラッキング(SOT)はコンピュータビジョンの基本課題であり、自律運転のようなアプリケーションに不可欠なことを証明している。 外観の変化、散逸、点雲の広さにより、ターゲットを周囲から特定することは依然として困難である。 連続するフレーム間の空間的隣接を示す空間情報は、効果的な物体追跡に不可欠である。 しかし、既存のトラッカーは、通常不規則なフォーマットでポイントワイズ表現を用いるため、この重要な空間知識を十分に活用できない。 結果として、これらのトラッカーは通常、精巧な設計と複数のサブタスクの解決を必要とする。 本稿では,バードアイビュー(Bird's-Eye View, BEV)におけるトラッキングを行うシンプルなベースラインであるBEVTrackを提案する。 この表現は、その順序づけられた構造から空間情報を大いに保持し、本質的にターゲットの暗黙の運動関係と気晴らしを符号化する。 多様な属性を持つ対象に対する正確な回帰(例えば、サイズと動きパターン)を達成するため、BEVTrackは、以前の研究のように固定されたラプラスやガウス的な仮定ではなく、学習した基礎分布を異なる目標に適合させる可能性関数を構築する。 これにより、トラッキングの貴重な優先事項が提供され、パフォーマンスがさらに向上する。 単純な畳み込みアーキテクチャで単一の回帰損失のみを使用する一方で、BEVTrackは3つの大規模データセット(KITTI、NuScenes、Waymo Open Dataset)で最先端のパフォーマンスを実現し、推論速度は約200FPSを維持している。 コードはhttps://github.com/xmm-prio/bevtrackでリリースされる。

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