MCTrack: 자율 주행을 위한 통합 3D 다중 객체 추적 프레임워크

이 논문에서는 KITTI, nuScenes, Waymo 데이터셋에서 최고 수준의 성능을 달성한 새로운 3D 다중 객체 추적 방법인 MCTrack을 소개합니다. 기존의 추적 패러다임이 특정 데이터셋에서는 우수한 성능을 보이지만 일반화 능력이 부족하다는 문제를 해결하기 위해 MCTrack은 통합된 솔루션을 제공합니다. 또한, 다양한 데이터셋의 인식 결과 형식을 표준화하여 BaseVersion으로 명명함으로써 다중 객체 추적(MOT) 분야의 연구자들이 데이터 전처리의 부담 없이 핵심 알고리즘 개발에 집중할 수 있도록 지원합니다. 마지막으로, 현재 평가 지표들의 한계점을 인식하고, 속도와 가속도 등 후속 작업에 중요한 운동 정보 출력을 평가하는 새로운 지표 세트를 제안합니다. 제안된 방법의 소스 코드는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/megvii-research/MCTrack