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#NuScenes Tracking Challenge
概率性3D多目标跟踪算法在自动驾驶中的应用与进展
2 个月前
本文介绍了一种基于马氏距离的概率性3D多目标跟踪算法,该算法在NeurIPS 2019 AI驾驶奥林匹克研讨会的NuScenes跟踪挑战赛中获得第一名。文章详细阐述了该算法的核心思想、实现细节以及在自动驾驶场景中的应用效果,并对相关工作进行了全面的回顾与展望。
NuScenes Tracking Challenge
Autonomous Driving
AB3DMOT
Probabilistic Tracking
Stanford University
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
mahalanobis_3d_multi_object_tracking
该项目提出了一种在线3D多目标追踪方法,在NeurIPS 2019 AI Driving Olympics Workshop上荣获NuScenes Tracking Challenge冠军。与AB3DMOT方法相比,显著提高了较小目标如行人的追踪精度。项目提供了详尽的技术报告与源码,以及详细的运行步骤,便于他人复现结果。使用MEGVII的检测结果,该方法在多目标追踪准确率(AMOTA)上表现出色,特别是对行人和小型目标的追踪效果尤为明显。
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