영원한 트래커: 트래클릿은 결코 사라지지 않는다

이전의 온라인 3D 다객체 추적(3DMOT) 방법들은 새로운 탐지 결과와 연결되지 않은 트랙릿이 몇 프레임 동안 지속될 경우 해당 트랙릿을 종료한다. 그러나 객체가 일시적으로 다른 객체에 의해 가려지거나, 시야(FOV)를 벗어나는 등 단순히 ‘어두워지는’ 경우에도 트랙릿을 조기에 종료하게 되면 정체성 전환이 발생한다. 우리는 현대 3DMOT 시스템에서 정체성 전환이 발생하는 주요 원인이 조기 트랙릿 종료임을 밝혀냈다. 이를 해결하기 위해 우리는 트랙릿을 예측을 통해 어두워진 객체의 경우에도 유지하는 간단한 추적 시스템인 Immortal Tracker를 제안한다. 본 방법은 경로 예측을 위해 간단한 칼만 필터를 사용하며, 대상이 시각적으로 감지되지 않을 경우 예측을 통해 트랙릿을 유지한다. 이러한 방식으로 조기 트랙릿 종료로 인한 차량 정체성 전환의 96%를 피할 수 있다. 학습된 파라미터 없이도, 웨이모 오픈 데이터셋 테스트 세트에서 정체성 불일치 비율(mismatch ratio)을 0.0001 수준으로 유지하며, 차량 클래스에 대해 경쟁력 있는 MOTA 성능을 달성한다. 본 방법의 정체성 불일치 비율은 기존에 발표된 어떤 방법보다도 수십 배 낮다. nuScenes 데이터셋에서도 유사한 결과가 확인되었다. 우리는 제안된 Immortal Tracker가 3DMOT의 성능 한계를 극복하는 간단하면서도 강력한 솔루션을 제공할 수 있다고 믿는다. 코드는 https://github.com/ImmortalTracker/ImmortalTracker 에 공개되어 있다.