다양한 센서 데이터를 활용하여 효율적으로 다중 객체 3D 추적을 달성하는 방법

Conceptos Básicos

제안된 다중 객체 추적 프레임워크는 복잡한 데이터 연관 과정을 제거하고, 단일 모델을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행할 수 있다. 또한 역사적 궤적 회귀 신뢰도를 활용하여 강력한 객체와 약한 객체를 구분하고, 이를 통해 정돈되고 강건한 추적을 달성한다.

Resumen

본 논문에서는 다중 객체 추적(MOT)을 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 기존의 추적 기반 검출(TBD) 패러다임과 달리, 제안된 프레임워크는 검출과 추적을 단일 모델에 통합하여 수행한다. 이를 통해 복잡한 데이터 연관 과정을 제거할 수 있다.

제안 방법의 핵심 구성 요소는 다음과 같다:

1. 2D 및 3D 검출기를 사용하여 현재 프레임의 객체 검출 수행
2. 역사적 궤적 특징 융합 메커니즘을 통해 검출기의 회귀 성능 향상
3. 궤적 회귀 신뢰도 융합 모듈을 통해 강력한 객체와 약한 객체 구분, 이를 바탕으로 비최대 억제(NMS) 수행

실험 결과, 제안 방법은 KITTI 및 Waymo 데이터셋에서 최신 다중 센서 융합 기반 MOT 방법들을 능가하는 우수한 추적 성능을 보였다. 특히 HOTA, MOTP, IDSW 등의 지표에서 큰 성능 향상을 달성하였다.

Estadísticas

제안 방법은 KITTI 데이터셋에서 HOTA 79.26%, MOTA 86.55%, MOTP 86.1%, IDSW 43을 달성하였다.
Waymo 데이터셋에서는 MOTA(L1) 57.28%, MOTP(L1) 24.03%, MOTA(L2) 55.7%, MOTP(L2) 24.07%의 성능을 보였다.

Citas

"제안된 다중 객체 추적 프레임워크는 복잡한 데이터 연관 과정을 제거하고, 단일 모델을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행할 수 있다."
"역사적 궤적 회귀 신뢰도를 활용하여 강력한 객체와 약한 객체를 구분하고, 이를 통해 정돈되고 강건한 추적을 달성한다."

Ideas clave extraídas de

You Only Need Two Detectors to Achieve Multi-Modal 3D Multi-Object Tracking

by Xiyang Wang,... a las arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.08709.pdf

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