التعلم من البداية إلى النهاية لتعقب ثلاثي الأبعاد متعدد الحساسات بواسطة الكشف

في هذه الورقة، نقترح منهجية جديدة لتتبع الكشف التي تستطيع استغلال كلاً من الكاميرات وبيانات الليدار لإنتاج مسارات ثلاثية الأبعاد دقيقة للغاية. لتحقيق هذا الهدف، نصيغ المشكلة على أنها برنامج خطي يمكن حلها بدقة، ونتعلم شبكات إدراكية للكشف والتوفيق بطريقة شاملة من النهاية إلى النهاية (end-to-end). قمنا بتقييم نموذجنا في مجموعة بيانات كيتي (KITTI) الصعبة وأظهرنا نتائج تنافسية للغاية.