仅需两个检测器即可实现多模态3D多目标跟踪
计算机视觉与模式识别
2024-03-25 v2
摘要
在经典的基于检测跟踪（TBD）范式中，检测与跟踪被分别且顺序地执行，且必须恰当进行数据关联以获得满意的跟踪性能。本文提出一种新的端到端多目标跟踪框架，将目标检测与多目标跟踪集成到单一模型中。所提跟踪框架消除了经典TBD范式中的复杂数据关联过程，且无需额外训练。其次，研究了历史轨迹的回归置信度，并预测轨迹在当前帧中的可能状态（弱物体或强物体）。然后，设计了一个置信度融合模块来引导轨迹与检测的非极大值抑制，以实现有序且鲁棒的跟踪。第三，通过集成历史轨迹特征，增强了检测器的回归性能，更好地反映了真实世界中物体的遮挡与消失模式。最后，在常用的KITTI和Waymo数据集上进行了大量实验。结果表明，所提框架仅使用2D检测器和3D检测器即可实现鲁棒跟踪，且被证明比许多最先进的基于TBD的多模态跟踪方法更准确。所提方法的源代码见 https://github.com/wangxiyang2022/YONTD-MOT。
引用
@article{arxiv.2304.08709,
title = {You Only Need Two Detectors to Achieve Multi-Modal 3D Multi-Object Tracking},
author = {Xiyang Wang and Chunyun Fu and Jiawei He and Mingguang Huang and Ting Meng and Siyu Zhang and Hangning Zhou and Ziyao Xu and Chi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.08709},
year = {2024}
}
备注
11 pages, 7 figures