論文の概要: MVCTrack: Boosting 3D Point Cloud Tracking via Multimodal-Guided Virtual Cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02734v2
• Date: Fri, 13 Dec 2024 06:17:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:00:10.622501
• Title: MVCTrack: Boosting 3D Point Cloud Tracking via Multimodal-Guided Virtual Cues
• Title（参考訳）: MVCTrack: マルチモーダルガイド仮想キューによる3Dポイントクラウドトラッキングの強化
• Authors: Zhaofeng Hu, Sifan Zhou, Shibo Zhao, Zhihang Yuan,
• Abstract要約: 3Dオブジェクトトラッキングは、自律走行とロボット工学において不可欠である。 既存の方法は、しばしばスパースと不完全なポイントクラウドのシナリオで苦労する。 疎点雲を豊かにする仮想キューを生成するマルチモーダル誘導仮想キュー投影方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3351560197411345
• License:
• Abstract: 3D single object tracking is essential in autonomous driving and robotics. Existing methods often struggle with sparse and incomplete point cloud scenarios. To address these limitations, we propose a Multimodal-guided Virtual Cues Projection (MVCP) scheme that generates virtual cues to enrich sparse point clouds. Additionally, we introduce an enhanced tracker MVCTrack based on the generated virtual cues. Specifically, the MVCP scheme seamlessly integrates RGB sensors into LiDAR-based systems, leveraging a set of 2D detections to create dense 3D virtual cues that significantly improve the sparsity of point clouds. These virtual cues can naturally integrate with existing LiDAR-based 3D trackers, yielding substantial performance gains. Extensive experiments demonstrate that our method achieves competitive performance on the NuScenes dataset.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクトトラッキングは、自律走行とロボット工学において不可欠である。 既存の方法は、しばしばスパースと不完全なポイントクラウドのシナリオで苦労する。 これらの制約に対処するため,マルチモーダル誘導仮想キュー投影(MVCP)方式を提案する。 さらに、生成された仮想キューに基づいて、拡張トラッカーMVCTrackを導入する。 特に、MVCPスキームは、RGBセンサーをLiDARベースのシステムにシームレスに統合し、一連の2D検出を活用して、点雲の空間性を大幅に改善する密集した3D仮想キューを生成する。 これらの仮想キューは、LiDARベースの既存の3Dトラッカーと自然に統合することができ、性能が大幅に向上する。 大規模な実験により,NuScenesデータセット上での競合性能が実証された。

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