ICCVAug, 2021

自主驾驶中简单的三维多物体追踪探索

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TL;DR本研究提出了一种基于 SimTrack 的 3D 多目标跟踪系统，旨在简化手工制作的跟踪范例，通过使用端到端可训练的模型从原始点云中进行联合检测和跟踪，无需启发式匹配步骤，将跟踪对象的关联，新生对象的检测和死亡轨迹的消除集成为一个统一的模型。
3d multi-object trackinglidar point cloudssimtrackself-driving vehiclesend-to-end trainable model
发现论文，激发创造
  • 自主驾驶的概率三维多模态、多目标跟踪

    通过融合 2D 图像与 3D LiDAR 点云的特征，学习度量，以及在无匹配目标检测时初始化跟踪，提出了一种概率、多模态、多对象跟踪系统，实现了比现有技术更鲁棒、数据驱动的多对象跟踪。

    Dec, 2020

  • SimpleTrack: 3D 多目标跟踪的理解和反思

    本文总结了目前三维多目标跟踪方法并提出了 SimpleTrack 算法，指出了现有方法的缺陷并为其提出改进方案；在 Waymo Open Dataset 和 nuScenes 数据集上得到了新的最佳结果。本文还分析了现有数据集对算法真实能力的反映以及剩余失败情况的分布和原因，并提出了未来三维多目标跟踪的研究方向。

    Nov, 2021

  • 从模式中跟踪：学习点云中对应模式进行 3D 物体跟踪

    本文提出了一种基于学习的 3D 物体跟踪方法，通过从时间点云数据中学习物体对应关系和运动信息的模式，利用 lidar 数据和运动估计技术进行跟踪，以及采用简单有效的速度平滑模块对物体的运动进行估计，从而在 KITTI 和更大规模的 Nuscenes 数据集上优于现有的 3D 跟踪方法。

    Oct, 2020

  • 自动驾驶中的三维物体检测与跟踪的深度学习方法：简要综述

    自动驾驶中的目标检测和跟踪是重要且基础的任务，旨在在场景中识别和定位预定义类别的对象。这篇论文展示了最近在深度学习方法中对于 3D 目标检测和跟踪的研究进展，以帮助更好地了解该领域的现状。

    Nov, 2023

  • 基于运动中心的三维点云单目标跟踪的范式：超越三维 Siamese 跟踪

    本文提出了一种基于运动中心范例的两阶段跟踪方法 M^2-Track 来解决传统外观匹配法在 LiDAR 点云跟踪中的不足，并在 KITTI、NuScenes 和 Waymo Open Dataset 三个数据集上表现出显著的精度提升（分别为 8％、17％和 22％），验证了该方法的有效性和前景。

    Mar, 2022

  • 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

  • EasyTrack：高效紧凑的单流 3D 点云跟踪器

    通过 EasyTrack 提出一种新的一次性转换器 3D SOT 范例，利用点云跟踪特征预训练模块、统一的 3D 跟踪特征学习和融合网络，以及在密集鸟瞰特征空间中构建的目标定位网络，显著提高了 KITTI、NuScenes 和 Waymo 的性能，并具有较低的参数和高帧率。

    Apr, 2024

  • 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

  • 以点追踪物体

    本文提出了一种简单、快速而准确的目标检测和跟踪算法 CenterTrack，它可以同时进行检测和跟踪，且在线实时运行，是当前最先进的算法之一。

    Apr, 2020

  • 任意运动侦测器：从一系列 LiDAR 点云学习无类别场景动态

    本文提出了一种新的实时方法，基于三维点云序列，采用时间上下文聚合实现动态检测和运动参数估计，可适用于自动驾驶车辆在复杂城市环境下进行安全导航，不仅可以估计车辆或行人等常见道路参与者的运动，还可推广到其他没有在训练数据中出现的物体类别，并对不同的时间上下文聚合策略进行了深入的分析，提供了我们最先进模型与 KITTI 场景流数据集上现有解决方案的比较结果。

    Apr, 2020