TL;DR本研究提出了一种基于图神经网络和联合特征提取的 3D 多物体跟踪算法,通过在 KITTI 数据集上的实验验证,取得了最先进的 3D MOT 性能。
Abstract
3d multi-object tracking (MOT) is crucial to autonomous systems. Recent work
often uses a tracking-by-detection pipeline, where the feature of each object
is extracted independently to compute an affinity matrix.
本研究使用图神经网络(Graph Neural Networks)捕捉对象之间的互动方式,以更好地学习多目标跟踪(Multi-object tracking)的关联和轨迹预测(trajectory prediction)的社交上下文,并使用多样性采样技术避免生成重复样本,提高了 3D MOT 和轨迹预测的性能。