机器学习笔记 - 3D 对象跟踪极简概述

本文概述了3D对象跟踪在计算机视觉中的重要性,详细介绍了3D边界框的生成及其与2D对象检测的区别。讨论了3D对象跟踪的方法,包括单独跟踪器和联合跟踪器,并提到了3D卡尔曼滤波器的应用。3D IOU的概念被用来衡量跟踪精度。3D对象跟踪在自动驾驶领域起着关键作用。

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一、简述

        大多数对象跟踪应用程序都是 2D 的。但现实世界是 3D 的,无论您是跟踪汽车、人、直升机、导弹,还是进行增强现实,您都需要使用 3D。在 CVPR 2022(计算机视觉和模式识别)会议上,已经出现了大量3D目标检测论文。

二、什么是 3D 对象跟踪?

        对象跟踪是指随着时间的推移定位并跟踪对象在空间中的位置和方向。它涉及检测图像序列(或点云)中的对象,然后预测其在后续帧中的位置。目标是持续估计对象的位置和方向,即使存在遮挡、相机运动和照明条件变化的情况。

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