Mar, 2024
PNAS-MOT: 多模态物体跟踪的帕累托神经结构搜索
PNAS-MOT: Multi-Modal Object Tracking with Pareto Neural Architecture Search
Chensheng Peng, Zhaoyu Zeng, Jinling Gao, Jundong Zhou, Masayoshi Tomizuka...
TL;DR多目标跟踪是自动驾驶中的关键任务。本文采用神经架构搜索(NAS)方法寻找低实时延迟、相对高准确度的高效跟踪架构。同时,提出多模态框架以提高鲁棒性,并通过实验证明算法可以在边缘设备上运行,从而大大降低多模态跟踪的计算需求和延迟。