Fugu-MT 論文翻訳(概要): ADA-Track: End-to-End Multi-Camera 3D Multi-Object Tracking with Alternating Detection and Association

論文の概要: ADA-Track: End-to-End Multi-Camera 3D Multi-Object Tracking with Alternating Detection and Association

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08909v1
Date: Tue, 14 May 2024 19:02:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-16 15:05:10.383275
Title: ADA-Track: End-to-End Multi-Camera 3D Multi-Object Tracking with Alternating Detection and Association
Title（参考訳）: ADA-Track: 交互検出・関連付きマルチカメラ3D多物体追跡
Authors: Shuxiao Ding, Lukas Schneider, Marius Cordts, Juergen Gall,
Abstract要約: 多視点カメラによる3D MOTのための新しいエンドツーエンドフレームワークであるADA-Trackを紹介する。エッジ拡張型クロスアテンションに基づく学習可能なデータアソシエーションモジュールを提案する。我々は、この関連モジュールをDTRベースの3D検出器のデコーダ層に統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.161640917854363
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Many query-based approaches for 3D Multi-Object Tracking (MOT) adopt the tracking-by-attention paradigm, utilizing track queries for identity-consistent detection and object queries for identity-agnostic track spawning. Tracking-by-attention, however, entangles detection and tracking queries in one embedding for both the detection and tracking task, which is sub-optimal. Other approaches resemble the tracking-by-detection paradigm, detecting objects using decoupled track and detection queries followed by a subsequent association. These methods, however, do not leverage synergies between the detection and association task. Combining the strengths of both paradigms, we introduce ADA-Track, a novel end-to-end framework for 3D MOT from multi-view cameras. We introduce a learnable data association module based on edge-augmented cross-attention, leveraging appearance and geometric features. Furthermore, we integrate this association module into the decoder layer of a DETR-based 3D detector, enabling simultaneous DETR-like query-to-image cross-attention for detection and query-to-query cross-attention for data association. By stacking these decoder layers, queries are refined for the detection and association task alternately, effectively harnessing the task dependencies. We evaluate our method on the nuScenes dataset and demonstrate the advantage of our approach compared to the two previous paradigms. Code is available at https://github.com/dsx0511/ADA-Track.
Abstract（参考訳）: 3D Multi-Object Tracking (MOT) に対する多くのクエリベースのアプローチは、トラッキング・バイ・アテンションのパラダイムを採用し、IDに一貫性のある検出のためのトラッククエリと、IDに依存しないトラック生成のためのオブジェクトクエリを利用する。しかし、トラッキング・バイ・アテンションは、サブ最適である検出・追跡タスクの両方に1つの埋め込みでクエリを検出し、追跡する。他のアプローチはトラッキング・バイ・検出のパラダイムに似ており、分離されたトラックと検出クエリを使ってオブジェクトを検知し、その後に関連付ける。しかし、これらの手法は検出と関連タスクの相乗効果を生かしていない。両パラダイムの長所を組み合わせることで,多視点カメラによる3D MOTのための新しいエンドツーエンドフレームワークであるADA-Trackを導入する。エッジ拡張型クロスアテンションに基づく学習可能なデータアソシエーションモジュールを導入し,外観と幾何学的特徴を活用する。さらに、このアソシエーションモジュールをDreTRベースの3D検出器のデコーダ層に統合し、DreTRライクなクエリ・ツー・イメージのクロスアテンションと、データアソシエーションのためのクエリ・ツー・クエリ・クロスアテンションの同時検出を可能にする。これらのデコーダ層を積み重ねることで、クエリは検出タスクと関連タスクの交互に洗練され、タスク依存を効果的に活用する。提案手法をnuScenesデータセット上で評価し,従来の2つのパラダイムと比較してアプローチの利点を実証する。コードはhttps://github.com/dsx0511/ADA-Track.comで入手できる。

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