OSP2B: One-Stage Point-to-Box Network for 3D Siamese Tracking

要約

タイトル：3D Siamese TrackingのためのOne-Stage Point-to-Box NetworkであるOSP2B

要約：
– Two-stage point-to-box networkは、まず提案を生成し、次にそれに対応する提案ごとのスコアを予測することで、最近人気のある3D Siamese trackingパラダイムにおいて重要な役割を果たす。しかし、そのようなネットワークは、煩雑なハイパーパラメータの調整やタスクの不一致などの問題があり、トラッキング性能が制限される。
– この問題に対処するために、3D点群ベースの単一物体追跡のために、簡単で効果的なOne-Stage Point-to-Box Networkを提案する。これは、煩雑なハイパーパラメータを必要とせず、並列予測子による3D提案の生成と中心性スコアの予測を同期させるものである。
– 提案のタスクに合わせたスコアランキングのために、センターエイウェアフォーカルロスを提案して、センター性ブランチのトレーニングを監視することで、異なる品質の提案を区別するネットワークの識別力を強化する。
– さらに、ターゲット関連ポイントを識別するためのバイナリターゲット分類器を設計し、導出された分類スコアを中心性スコアと統合することで、干渉提案を効果的に抑制し、タスクの不一致を緩和することができる。
– 最後に、設計されたネットワークを備えた新しいOne-Stage Siamese Tracker OSP2Bを発表する。KITTIやWaymo SOT Datasetなど、厳しいベンチマークでの広範な実験により、OSP2Bが優れたパフォーマンスを実現し、かなりのリアルタイム速度で動作することが示された。コードはhttps://github.com/haooozi/OSP2Bで利用可能になる。

要約(オリジナル)

Two-stage point-to-box network acts as a critical role in the recent popular 3D Siamese tracking paradigm, which first generates proposals and then predicts corresponding proposal-wise scores. However, such a network suffers from tedious hyper-parameter tuning and task misalignment, limiting the tracking performance. Towards these concerns, we propose a simple yet effective one-stage point-to-box network for point cloud-based 3D single object tracking. It synchronizes 3D proposal generation and center-ness score prediction by a parallel predictor without tedious hyper-parameters. To guide a task-aligned score ranking of proposals, a center-aware focal loss is proposed to supervise the training of the center-ness branch, which enhances the network’s discriminative ability to distinguish proposals of different quality. Besides, we design a binary target classifier to identify target-relevant points. By integrating the derived classification scores with the center-ness scores, the resulting network can effectively suppress interference proposals and further mitigate task misalignment. Finally, we present a novel one-stage Siamese tracker OSP2B equipped with the designed network. Extensive experiments on challenging benchmarks including KITTI and Waymo SOT Dataset show that our OSP2B achieves leading performance with a considerable real-time speed.Code will be available at https://github.com/haooozi/OSP2B.

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arxiv.jp, OpenAI