論文の概要: DeepKalPose: An Enhanced Deep-Learning Kalman Filter for Temporally Consistent Monocular Vehicle Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16558v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 12:15:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 13:49:56.885246
• Title: DeepKalPose: An Enhanced Deep-Learning Kalman Filter for Temporally Consistent Monocular Vehicle Pose Estimation
• Title（参考訳）: DeepKalPose:一時一貫した単眼車両姿勢推定のための改良型ディープラーニングカルマンフィルタ
• Authors: Leandro Di Bella, Yangxintong Lyu, Adrian Munteanu,
• Abstract要約: DeepKalPoseは、ディープラーニングベースのKalmanフィルタを用いて、ビデオに適用される単眼車ポーズ推定における時間的一貫性を高める新しいアプローチである。 提案手法は, 各種条件, 特に閉塞車や遠距離車において, ポーズ精度とロバスト性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.483509903853654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents DeepKalPose, a novel approach for enhancing temporal consistency in monocular vehicle pose estimation applied on video through a deep-learning-based Kalman Filter. By integrating a Bi-directional Kalman filter strategy utilizing forward and backward time-series processing, combined with a learnable motion model to represent complex motion patterns, our method significantly improves pose accuracy and robustness across various conditions, particularly for occluded or distant vehicles. Experimental validation on the KITTI dataset confirms that DeepKalPose outperforms existing methods in both pose accuracy and temporal consistency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,DeepKalPoseについて述べる。これは深層学習に基づくKalmanフィルタを用いて,ビデオに適用される単眼車両のポーズ推定における時間的一貫性を高めるための新しいアプローチである。 複雑な動作パターンを表現するための学習可能な動作モデルと組み合わせて, 前方および後方の時系列処理を利用した双方向カルマンフィルタ戦略を統合することにより, 特に閉塞車両や遠距離車両において, 各種条件におけるポーズ精度とロバスト性を大幅に向上する。 KITTIデータセットに対する実験的検証では、DeepKalPoseが既存のメソッドよりも正確さと時間的一貫性に優れていることが確認されている。

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