論文の概要: Detection Is Tracking: Point Cloud Multi-Sweep Deep Learning Models
Revisited
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15756v1
- Date: Sat, 24 Feb 2024 08:07:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 17:15:18.008937
- Title: Detection Is Tracking: Point Cloud Multi-Sweep Deep Learning Models
Revisited
- Title（参考訳）: 検出と追跡 - point cloud multi-sweepディープラーニングモデルの再検討
- Authors: Lingji Chen
- Abstract要約: 自律運転では、ライダー測定は通常、ディープラーニングモデルによって実現された「仮想センサー」を介して行われる。
本稿では,このような入力には時間的情報が含まれており,仮想センサの出力には時間的情報も含むべきであると論じる。
本稿では,MULti-Sweep PAired Detector (MULSPAD)と呼ばれる深層学習モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conventional tracking paradigm takes in instantaneous measurements such as
range and bearing, and produces object tracks across time. In applications such
as autonomous driving, lidar measurements in the form of point clouds are
usually passed through a "virtual sensor" realized by a deep learning model, to
produce "measurements" such as bounding boxes, which are in turn ingested by a
tracking module to produce object tracks. Very often multiple lidar sweeps are
accumulated in a buffer to merge and become the input to the virtual sensor. We
argue in this paper that such an input already contains temporal information,
and therefore the virtual sensor output should also contain temporal
information, not just instantaneous values for the time corresponding to the
end of the buffer. In particular, we present the deep learning model called
MULti-Sweep PAired Detector (MULSPAD) that produces, for each detected object,
a pair of bounding boxes at both the end time and the beginning time of the
input buffer. This is achieved with fairly straightforward changes in commonly
used lidar detection models, and with only marginal extra processing, but the
resulting symmetry is satisfying. Such paired detections make it possible not
only to construct rudimentary trackers fairly easily, but also to construct
more sophisticated trackers that can exploit the extra information conveyed by
the pair and be robust to choices of motion models and object birth/death
models. We have conducted preliminary training and experimentation using Waymo
Open Dataset, which shows the efficacy of our proposed method.
- Abstract（参考訳）: 従来のトラッキングパラダイムは、範囲やベアリングなどの瞬時に測定を行い、時間をかけてオブジェクトトラックを生成する。
自動運転などのアプリケーションでは、ポイントクラウド形式のライダー計測は通常、ディープラーニングモデルによって実現された"仮想センサー"を通じて、境界ボックスなどの"測定"を生成し、それが追跡モジュールによって取り込まれてオブジェクトのトラックを生成する。
しばしば複数のライダースイープがバッファに蓄積されてマージされ、仮想センサへの入力となる。
本稿では,このような入力には既に時間情報が含まれていることを論じる。そのため,仮想センサ出力にはバッファの終端に対応する時点の瞬時値だけでなく,時間情報も含まなければならない。
特に,マルチスウィープ対検出器(mulspad)と呼ばれるディープラーニングモデルを提案し,各検出対象に対して,入力バッファの終了時刻と開始時刻の両方に一対のバウンディングボックスを生成する。
これは、一般的なlidar検出モデルでかなり単純な変更で実現され、余分な処理しか行わないが、結果として得られる対称性は満足できる。
このようなペア検出により、初歩的なトラッカーを比較的容易に構築できるだけでなく、ペアが伝達する余分な情報を利用して、モーションモデルやオブジェクトの生死モデルの選択に堅牢な、より洗練されたトラッカーを構築することができる。
提案手法の有効性を示すWaymo Open Datasetを用いて,予備訓練および実験を行った。
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