Core Concepts
提案された新しいエンドツーエンドのマルチオブジェクトトラッキングフレームワークは、複雑なデータ関連付けプロセスを排除し、2D検出器と3D検出器だけを使用して堅牢なトラッキングを実現します。
Abstract
古典的な追跡-by-検出(TBD)パラダイムからの革新的なアプローチ。
オブジェクト検出とマルチオブジェクト追跡を統合した新しいエンドツーエンドのフレームワーク。
歴史的軌跡の回帰信頼性に焦点を当て、強力なオブジェクトまたは弱いオブジェクトの可能性を予測。
長期間の軌跡特徴を統合することで、検出器の回帰性能が向上し、実世界の物体の遮蔽および消失パターンがよりよく反映される。
KITTIおよびWaymoデータセットで行われた包括的な実験により、提案されたフレームワークが多くの最先端TBDベースのマルチモーダル追跡手法よりも正確であることが示されました。
Stats
提案された方法はKITTIおよびWaymoデータセットでテストされ、HOTAスコアは79.26%であり、MOTPスコアは86.10%です。
Quotes
"提案されたフレームワークは、2D検出器と3D検出器だけを使用して堅牢な追跡を実現します。"
"歴史的軌跡特徴を統合することで、物体の動きパターンが時間と共により忠実に反映されます。"