論文の概要: A New Architecture for Neural Enhanced Multiobject Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06294v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 18:53:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 10:11:01.930599
• Title: A New Architecture for Neural Enhanced Multiobject Tracking
• Title（参考訳）: ニューラル強化多対象追跡のための新しいアーキテクチャ
• Authors: Shaoxiu Wei, Mingchao Liang, Florian Meyer,
• Abstract要約: マルチオブジェクトトラッキングは、ロボット工学、自律運転、海洋監視において重要なタスクである。 MOTの伝統的な研究はモデルベースであり、逐次ベイズ推定の枠組みでアルゴリズムを確立することを目的としている。 最近の手法は完全なデータ駆動であり、ニューラルネットワークのトレーニングに依存している。 本稿では,Neural-enhanced belief propagation (NEBP)と呼ばれるハイブリッドモデルとデータ駆動方式を最近導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7752948351582605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiobject tracking (MOT) is an important task in robotics, autonomous driving, and maritime surveillance. Traditional work on MOT is model-based and aims to establish algorithms in the framework of sequential Bayesian estimation. More recent methods are fully data-driven and rely on the training of neural networks. The two approaches have demonstrated advantages in certain scenarios. In particular, in problems where plenty of labeled data for the training of neural networks is available, data-driven MOT tends to have advantages compared to traditional methods. A natural thought is whether a general and efficient framework can integrate the two approaches. This paper advances a recently introduced hybrid model-based and data-driven method called neural-enhanced belief propagation (NEBP). Compared to existing work on NEBP for MOT, it introduces a novel neural architecture that can improve data association and new object initialization, two critical aspects of MOT. The proposed tracking method is leading the nuScenes LiDAR-only tracking challenge at the time of submission of this paper.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、ロボット工学、自律運転、海洋監視において重要なタスクである。 MOTの伝統的な研究はモデルベースであり、逐次ベイズ推定の枠組みでアルゴリズムを確立することを目的としている。 最近の手法は完全なデータ駆動であり、ニューラルネットワークのトレーニングに依存している。 この2つのアプローチは、特定のシナリオにおいて利点を示してきた。 特に、ニューラルネットワークのトレーニングのためのラベル付きデータが多数存在する問題では、データ駆動型MOTは従来の手法に比べて利点がある傾向があります。 自然な考えは、汎用的で効率的なフレームワークが2つのアプローチを統合することができるかどうかである。 本稿では,Neural-enhanced belief propagation (NEBP)と呼ばれるハイブリッドモデルとデータ駆動方式を最近導入した。 NEBP for MOTの既存の研究と比較すると、MOTの2つの重要な側面である、データアソシエーションと新しいオブジェクト初期化を改善する新しいニューラルアーキテクチャが導入されている。 提案手法は,本論文提出時のnuScenes LiDARのみの追跡課題を導いたものである。

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