論文の概要: MCTrack: A Unified 3D Multi-Object Tracking Framework for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16149v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 16:00:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 17:52:35.671471
• Title: MCTrack: A Unified 3D Multi-Object Tracking Framework for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: MCTrack: 自動運転のための統合された3D多目的追跡フレームワーク
• Authors: Xiyang Wang, Shouzheng Qi, Jieyou Zhao, Hangning Zhou, Siyu Zhang, Guoan Wang, Kai Tu, Songlin Guo, Jianbo Zhao, Jian Li, Mu Yang,
• Abstract要約: 本稿では,KITTI, nuScenes, データセット間でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現する3Dマルチオブジェクトトラッキング手法であるMCTrackを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.399817864597347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces MCTrack, a new 3D multi-object tracking method that achieves state-of-the-art (SOTA) performance across KITTI, nuScenes, and Waymo datasets. Addressing the gap in existing tracking paradigms, which often perform well on specific datasets but lack generalizability, MCTrack offers a unified solution. Additionally, we have standardized the format of perceptual results across various datasets, termed BaseVersion, facilitating researchers in the field of multi-object tracking (MOT) to concentrate on the core algorithmic development without the undue burden of data preprocessing. Finally, recognizing the limitations of current evaluation metrics, we propose a novel set that assesses motion information output, such as velocity and acceleration, crucial for downstream tasks. The source codes of the proposed method are available at this link: https://github.com/megvii-research/MCTrack}{https://github.com/megvii-research/MCTrack
• Abstract（参考訳）: 本稿では,KITTI, nuScenes, Waymoデータセット間でのSOTA(State-of-the-art)性能を実現する新しい3Dマルチオブジェクトトラッキング手法であるMCTrackを紹介する。 特定のデータセットでよく機能するが、一般化性に欠ける既存のトラッキングパラダイムのギャップに対処するため、MCTrackは統合されたソリューションを提供する。 さらに、BaseVersionと呼ばれる様々なデータセットにまたがる知覚結果のフォーマットを標準化し、マルチオブジェクトトラッキング(MOT)分野の研究者が、データ前処理の負担を伴わずに、コアアルゴリズム開発に集中できるようにしました。 最後に、現在の評価指標の限界を認識し、下流タスクに不可欠な速度や加速度などの運動情報出力を評価する新しいセットを提案する。 提案されたメソッドのソースコードはこのリンクで入手できる。 https://github.com/megvii-research/MCTrack}{https://github.com/megvii-research/MCTrack

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