Feb, 2020

JRMOT: 实时三维多目标跟踪器及新的大规模数据集

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TL;DR本研究提出了一种新的 3D MOT 系统，通过整合来自 RGB 图像和 3D 点云的信息，融合了联合概率数据关联框架，实现了实时，最先进的跟踪性能，并发布了一个包括 2 百万个框和 3500 个一致的 2D + 3D 轨迹的大规模数据集，该数据集被命名为 JRDB，并在多个设置下进行了测试，从而成为了目前最先进的多对象跟踪解决方案之一。
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发现论文，激发创造
  • 3D 多目标跟踪：基线和新的评估指标

    该论文提出了一个简单实时的 3D 多目标跟踪系统，使用 3D Kalman 滤波器和匈牙利算法进行状态估计和数据关联，并提出了新的 3D MOT 评估工具和新的评估指标，可在 KITTI 和 nuScenes 数据集上获得最先进的性能和最快的速度。

    Jul, 2019

  • AB3DMOT：3D 多目标跟踪的基准和新的评估指标

    本研究提出了一种简单实时的 3D 多目标跟踪系统，使用 3D Kalman 过滤器和匈牙利算法实现状态估计和数据关联，并提出了一种新的 3D MOT 评估工具以及三种新的评估指标。该方法在 KITTI 上表现出强大的 3D MOT 性能，并以 207.4 FPS 的速度运行。

    Aug, 2020

  • EagerMOT：通过传感器融合实现的三维多物体跟踪

    本文介绍了一种新的多目标跟踪方法 EagerMOT，它使用深度传感器和相机来融合对目标的观察，以实现对移动机器人周围物体在三维空间和时间上的定位，实验表明 EagerMOT 方法在 KITTI 和 NuScenes 数据集上达到了先进水平。

    Apr, 2021

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    Oct, 2019

  • 可学习的在线图像表征：用于 3D 多目标跟踪

    本篇研究论文提出了一种基于学习的三维多目标跟踪方法，在公共数据集 nuScenes 上取得了近年来最好的性能表现，采用的关键技术包括神经消息传递网络、数据关联和轨迹稳定性的处理。

    Apr, 2021

  • RTM3D：自动驾驶中利用物体关键点进行单目实时三维检测

    该论文提出了一种高效准确的单目三维检测框架，通过预测图像空间中的九个三维边界框透视关键点，利用三维和二维透视的几何关系恢复三维空间中的物体属性，无需外部网络或监督数据，实现基于单目图像的实时三维检测。

    Jan, 2020

  • 鲁棒性多模态多目标追踪

    该研究提出了一个通用的、传感器无关的多模态多目标跟踪框架，通过在数据关联过程中编码点云的深度表示，使每种模态能够独立执行其职能以保证其可靠性，并通过新型的多模态融合模块进一步提高其精度。该框架在 KITTI 基准上的表现达到了最新水平。

    Sep, 2019

  • JRDB-Pose: 一个用于多人姿态估计与跟踪的大规模数据集

    介绍了 JRDB-Pose 数据集，该数据集是一个使用社交导航机器人拍摄的大规模数据集，并包括拥挤室内外位置和各种尺度和遮挡类型的挑战场景，可用于多人姿态估计和跟踪的基准测试，为自主机器人系统在人类环境中的操作和决策提供深入理解的支持。

    Oct, 2022

  • 3DMOTFormer：在线三维多目标跟踪的图形转换器

    基于 Transformer 架构构建的学习几何 3D MOT 框架 3DMOTFormer，在进行跟踪检测双向图的基础上，通过边分类进行数据关联，并提出了一种新颖的在线训练策略，通过自回归和递归前向传播以及序列化批量优化来减少训练和推断之间的分布不匹配。

    Aug, 2023

  • 3D 多视角多目标跟踪的轨迹初始化与再识别

    使用 2D 检测从单目相机提出了一种三维多目标跟踪（MOT）解决方案，该解决方案在自动启动 / 终止跟踪，解决外观再出现和遮挡方面具有重要作用。

    May, 2024