Fugu-MT 論文翻訳(概要): FFBL-Coop: Association-Decoupled Cooperative 3D Multi-Object Tracking

論文の概要: FFBL-Coop: Association-Decoupled Cooperative 3D Multi-Object Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01750v1
Date: Thu, 01 Oct 2026 14:16:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.182579
Title: FFBL-Coop: Association-Decoupled Cooperative 3D Multi-Object Tracking
Title（参考訳）: FFBL-Coop:Asociation-Decoupled Cooperative 3D Multi-Object Tracking
Abstract要約: ヒューズファーストであるFFBL-Coopは、インスタンスの入力をアイデンティティ管理から分離する後続のフレームワークである。 CSA(Confidence-ranked Slot Admission)は、信頼度と空間的近接度を用いて、利用可能なエゴスロットに協調的なクエリを割り当てる。 CoopはV2X-Seqで0.611/0.548、Griffin-25Mで0.688/0.653のAMOTA/APを達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cooperative 3D tracking must integrate complementary observations across agents and time while maintaining consistent identities. When evidence integration and identity inheritance share a matching decision, errors arising from cross-view appearance differences and spatial misalignment can compromise both feature fusion and track continuity. We propose FFBL-Coop, a fuse first, bind later framework that separates instance admission from identity management. Confidence-ranked Slot Admission (CSA) allocates cooperative queries to available ego slots using confidence and spatial proximity. Unified Representation Aggregation (URA) uses cooperative semantic features and aligned anchors to guide ego-feature retrieval, refining the augmented query bank within a shared transformer decoder. After refinement, Cooperative-Priority Identity Anchoring (CPIA) combines learned association with persistent mappings to establish accepted identity assignments across frames. A shared codebook reduces transmitted payload while retaining AP and AMOTA close to the uncompressed variant. FFBL-Coop achieves AMOTA/AP of 0.611/0.548 on V2X-Seq and 0.688/0.653 on Griffin-25M. Code will be released.
Abstract（参考訳）: 協調的な3D追跡は、一貫したアイデンティティを維持しながら、エージェントと時間の相補的な観察を統合する必要がある。エビデンス統合とアイデンティティ継承が一致した決定を共有している場合、クロスビューの外観の違いと空間的不整合による誤差は、特徴融合と追跡連続性の両方を損なう可能性がある。ヒューズファーストであるFFBL-Coopは、インスタンスの入力をアイデンティティ管理から分離する後続のフレームワークである。 CSA(Confidence-ranked Slot Admission)は、信頼度と空間的近接度を用いて、利用可能なエゴスロットに協調的なクエリを割り当てる。 Unified Representation Aggregation (URA)は、協調的なセマンティック機能とアラインアンカーを使用して、エゴ機能検索をガイドし、共有トランスフォーマーデコーダ内の拡張クエリバンクを精査する。改良後、CPIA(Cooperative-Priority Identity Anchoring)は、学習された関連と永続的なマッピングを組み合わせることで、フレーム間で受け入れられたアイデンティティ割り当てを確立する。共有コードブックは、APおよびAMOTAを圧縮されていない変種に近く保持しながら送信ペイロードを削減する。 FFBL-CoopはV2X-Seqで0.611/0.548、グリフィン-25Mで0.688/0.653のAMOTA/APを達成する。コードはリリースされる。

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