論文の概要: PNAS-MOT: Multi-Modal Object Tracking with Pareto Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15712v1
• Date: Sat, 23 Mar 2024 04:18:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 21:22:21.767704
• Title: PNAS-MOT: Multi-Modal Object Tracking with Pareto Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: PNAS-MOT:Pareto Neural Architecture Searchを用いたマルチモーダルオブジェクト追跡
• Authors: Chensheng Peng, Zhaoyu Zeng, Jinling Gao, Jundong Zhou, Masayoshi Tomizuka, Xinbing Wang, Chenghu Zhou, Nanyang Ye,
• Abstract要約: 複数の物体追跡は、自律運転において重要な課題である。 トラッキングの精度が向上するにつれて、ニューラルネットワークはますます複雑になり、レイテンシが高いため、実際の運転シナリオにおける実践的な応用に課題が生じる。 本稿では,ニューラル・アーキテクチャ・サーチ(NAS)手法を用いて追跡のための効率的なアーキテクチャを探索し,比較的高い精度を維持しつつ,低リアルタイム遅延を実現することを目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.28335667655129
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiple object tracking is a critical task in autonomous driving. Existing works primarily focus on the heuristic design of neural networks to obtain high accuracy. As tracking accuracy improves, however, neural networks become increasingly complex, posing challenges for their practical application in real driving scenarios due to the high level of latency. In this paper, we explore the use of the neural architecture search (NAS) methods to search for efficient architectures for tracking, aiming for low real-time latency while maintaining relatively high accuracy. Another challenge for object tracking is the unreliability of a single sensor, therefore, we propose a multi-modal framework to improve the robustness. Experiments demonstrate that our algorithm can run on edge devices within lower latency constraints, thus greatly reducing the computational requirements for multi-modal object tracking while keeping lower latency.
• Abstract（参考訳）: 複数の物体追跡は、自律運転において重要な課題である。 既存の研究は主に高精度を得るためにニューラルネットワークのヒューリスティック設計に焦点を当てている。 しかし、トラッキングの精度が向上するにつれて、ニューラルネットワークはますます複雑になり、高い遅延レベルのために現実の運転シナリオにおいて実践的な応用が困難になる。 本稿では,ニューラル・アーキテクチャ・サーチ(NAS)手法を用いて追跡のための効率的なアーキテクチャを探索し,比較的高い精度を維持しつつ,低リアルタイム遅延を実現することを目的とした。 オブジェクト追跡のもう1つの課題は、単一センサの信頼性の欠如であり、ロバスト性を改善するためのマルチモーダルフレームワークを提案する。 実験により,本アルゴリズムは低レイテンシ制約下でエッジデバイス上で動作可能であることを示し,低レイテンシを維持しつつ,マルチモーダルオブジェクト追跡の計算要求を大幅に低減できることを示した。

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