Apr, 2021

可学习的在线图像表征：用于 3D 多目标跟踪

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TL;DR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。
3d multi object trackingneural message passing networkdata associationtrack stabilitynuscenes dataset
发现论文，激发创造
  • 三维多目标跟踪的图神经网络

    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。

    Aug, 2020

  • 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

  • GNN3DMOT: 三维多目标跟踪的图神经网络和多特征学习

    该研究提出了两种技术来改进 3D 多目标跟踪中的判别特征学习，通过引入图神经网络实现对象间的特征互动，以及从二维和三维空间中同时提取外观和运动特征来减少混淆。最终实现了在 KITTI 和 nuScenes 3D MOT 测试中最先进的性能表现。

    Jun, 2020

  • 自动驾驶的概率三维多目标跟踪

    本文介绍了一种在线目标跟踪方法，采用卡尔曼滤波器估算对象状态，并测量预测对象状态和当前检测数据之间的马氏距离以进行数据关联，该方法在 NuScenes Tracking Challenge 中表现优异。

    Jan, 2020

  • 从视频中使用 3D 表示跟踪物体

    该论文探讨了在 2D 多目标跟踪中的数据关联问题，并借鉴 3D 目标表示来解决这一问题，提出了一种新的基于 Pseudo 3D 标签的 2D MOT 方法 P3DTrack，通过视频数据自学习 3D 目标表示，并在 Waymo 开放数据集上达到了最新的最佳性能。

    Jun, 2023

  • 多目标跟踪的神经求解器学习

    本文提出了一种基于消息传递网络的全可微分多目标追踪框架，可以直接在图形领域进行操作，实现对于整个检测集的全局推理和最终解决方案的预测，证明了在多目标追踪领域，学习不仅需要局部特征提取，还可以应用于数据关联步骤，并在三个公开基准测试中取得了显著的 MOTA 和 IDF1 改进。

    Dec, 2019

  • LEGO: 在线点云多目标跟踪的学习和图优化模块化跟踪器

    本文提出了一种名为 LEGO 的模块化跟踪器，通过集成图优化和自注意机制来改善现有文献中的数据关联性能，进一步提高状态更新过程，并且在 KITTI MOT 基准测试中表现出优异的性能。

    Aug, 2023

  • 可学习的图匹配：将图分割与深度特征学习结合用于多目标跟踪

    本文提出一种新的学习可伸缩图匹配方法，用于解决目前多目标跟踪（MOT）任务中的数据关联问题，该方法可以使跟踪器在面对严重遮挡等困难情况时表现更加优异，同时在多项标准 MOT 数据集上取得了最先进的性能。

    Mar, 2021

  • 自主车辆上的移动多相机多 3D 物体跟踪

    本文提出了一个新的全局关联图模型与链接预测方法，以预测现有的 tracklets 位置并通过交叉注意力运动建模和外观重新识别将检测与 tracklets 链接起来，以解决由于不一致的 3D 对象检测引起的问题，并提高 nuScenes 检测挑战中标准 3D 对象检测器的检测准确率。实验结果表明，该方法在现有基于视觉的跟踪数据集上表现出了 SOTA 的性能。

    Apr, 2022

  • 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