MCTrack : Un cadre unifié de suivi multi-objet 3D pour la conduite autonome

Ce document présente MCTrack, une nouvelle méthode de suivi multi-objet en 3D qui atteint des performances de pointe (state-of-the-art, SOTA) sur les jeux de données KITTI, nuScenes et Waymo. En abordant le manque de généralisation des paradigmes de suivi existants, qui souvent performants sur des jeux de données spécifiques mais peu adaptables à d'autres, MCTrack offre une solution unifiée. De plus, nous avons standardisé le format des résultats perceptuels sur divers jeux de données, appelé BaseVersion, facilitant ainsi la concentration des chercheurs dans le domaine du suivi multi-objet (MOT) sur le développement algorithmique central sans être alourdis par la préparation des données. Enfin, reconnaissant les limites des métriques d'évaluation actuelles, nous proposons un ensemble novateur qui évalue l'information de mouvement produite, telle que la vitesse et l'accélération, essentielle pour les tâches en aval. Les codes sources de la méthode proposée sont disponibles à l'adresse suivante : https://github.com/megvii-research/MCTrack.