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Table of contents

MTP: Multi-hypothesis Tracking and Prediction for Reduced Error Propagation (IV2022)

Summary

  • from Carnegie mellon and nvidia
  • https://www.youtube.com/watch?v=ydQ9IPbX_-A
  • multi-hypothesis tracking and prediction framework の提案
    • tracking results を複数持つことでpredictionの性能を上げる
  • tracking errors が prediction performance に与える影響の解析も行っていたり、実験条件がかなり詳細

Background

  • tracking errors
    • Identity Switches (IDS)
    • Fragments (FRAG)

  • Assessment
    • datasetごとによくまとまっている
    • KITTI: 10 past frame
    • nuScenes: 12 future frame, 4 past frame (2fps * 2)
  • Errorの種類の解析
    • IDS causes large prediction errors
    • Wrongly-tracked FRAG can also cause errors
    • Under-tracked FRAG causes missing predictions
    • Spurious tracks cause false positives
  • tracking errors が prediction performance に与える影響の解析
    • かなり悪影響を与えている

  • 近いobjectで起こっているのも問題

Method

  • framework
    • Multi-Hypothesis Data Association (MHDA)
      • Murty’s H-best assignment
      • Hungarian algorithm のtop H lowest cost を計算
    • Trajectory Sampling
      • K-Means++ を用いてpredictしたtrajectoryのsamplingをおこなう
      • 外れ値処理と計算効率のため

Experiment

  • AB3DMOT + PTP
  • score up
    • 使用しているアルゴリズム
      • AB3DMOT for tracking
      • PTP for trajectory prediction
    • H: trajectoryの数
    • k: predictionの数

  • IDS FRAG起こっていたtracked objectでのpredictionの結果
    • めちゃくちゃ良くなっている

  • ちゃんとframeごとのplotもやっている

  • Run time
    • H = 5で十分じゃない？