Vi föreslår en datadriven strategi för online multi-objekt spårning (MOT) som använder en convolutional neural network (CNN) för data association i en spårning-för-detektion ram. Problemet med multi-mål spårning syftar till att tilldela bullriga upptäckter till a-priori okända och tidsvarierande antal spårade objekt över en sekvens av ramar. En majoritet av de befintliga lösningarna fokuserar antingen på att avsiktligt utforma kostnadsfunktioner eller att formulera dataföreningens uppgift som ett komplext optimeringsproblem som kan lösas effektivt. Istället utnyttjar vi kraften i djupt lärande för att formulera dataföreningens problem som en slutsats i ett CNN. I detta syfte föreslår vi att lära sig en likhetsfunktion som kombinerar signaler från både bild och rumsliga egenskaper hos objekt. Vår lösning lär sig att utföra globala uppdrag i 3D enbart från data, hanterar bullriga upptäckter och varierande antal mål, och är lätt att träna. Vi utvärderar vår strategi för det utmanande KITTI-datasetet och visar konkurrenskraftiga resultat. Vår kod finns på https://git.uwaterloo.ca/wise-lab/fantrack.
REF aggregerar både 2D RGB utseende deskriptor och den avgränsande rutan koordinater för att lära sig en likhetsfunktion för att utföra 3D-spårning.
FANTrack: 3D Multi-Object Tracking with Feature Association Network
{'venue': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}