共同検出を伴うマルチモーダルフュージョンベースの3Dマルチオブジェクトトラッキングフレームワーク

古典的な検出による追跡（TBD）パラダイムでは、検出と追跡は別々に逐次的に行われ、データ関連付けが適切に行われる必要があり、満足のいく追跡性能を達成します。本書では、オブジェクト検出とマルチオブジェクト追跡を単一モデルに統合した新しいマルチオブジェクト追跡フレームワークを提案します。提案された追跡フレームワークは、古典的なTBDパラダイムにおける複雑なデータ関連付けプロセスを排除し、追加のトレーニングを必要としません。次に、歴史的な軌道の回帰信頼度を調査し、現在のフレームにおける軌道の可能な状態（弱いオブジェクトまたは強いオブジェクト）を予測します。次に、軌道と検出のための最大非抑制を導く信頼度融合モジュールが設計され、順序付けられた堅牢な追跡を実現します。第三に、歴史的な軌道特徴を統合することにより、検出器の回帰性能が向上し、実世界におけるオクルージョンや消失パターンをよりよく反映します。最後に、広範な実験が一般的に使用されるKITTIおよびWaymoデータセットで行われました。その結果、提案されたフレームワークは、2D検出器と3D検出器を使用するだけで堅牢な追跡を実現でき、多くの最先端TBDベースのマルチモーダルトラッキング手法よりも正確であることが証明されました。