EagerMOT: 开源3D多目标跟踪项目

EagerMOT: 开源3D多目标跟踪项目

EagerMOT Official code for "EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion" [ICRA 2021] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EagerMOT

1. 项目基础介绍与主要编程语言

EagerMOT 是一个开源的3D多目标跟踪项目，由Aleksandr Kim 和 Laura Leal-Taixé 等人开发。该项目旨在通过传感器融合技术，实现对周围环境中物体的3D空间定位与跟踪。EagerMOT 的主要编程语言是 Python，它利用了现代深度学习框架和算法，如3D PointGNN 和 CenterPoint，以及2D检测模型，如MMDetection，进行目标检测和跟踪。

2. 项目核心功能

EagerMOT 的核心功能是通过融合来自深度传感器（如LiDAR）和摄像头的信息，来提高多目标跟踪的性能。具体来说，其核心功能包括：

• 传感器融合跟踪：将深度传感器和摄像头的检测结果结合起来，实现对物体的3D跟踪。这种方法允许系统既能在图像域中定位远距离的物体，又能在深度传感器的感知范围内进行精确的轨迹定位。
• 实时性能：当前Python实现版本在KITTI数据集上运行速度可达90 FPS，具有很高的实时性，适合实际部署。
• 灵活性：框架支持与任何3D/2D检测源的工作，可以根据需要进行扩展，应用于其他与跟踪相关的任务，如MOTS（Multi-Object Tracking and Segmentation）。

3. 项目最近更新的功能

项目最近的更新主要包括：

• 性能优化：对跟踪算法进行了优化，提高了跟踪的准确性和速度。
• 数据加载和预处理模块的改进：优化了数据加载流程，减少了数据加载时间，提高了整体处理速度。
• 可视化工具的完善：对可视化模块进行了改进，使得跟踪结果的可视化更加直观和方便。

以上这些更新都进一步提升了EagerMOT的实用性和易用性，使其成为3D多目标跟踪领域的一个强大工具。

EagerMOT Official code for "EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion" [ICRA 2021] 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ea/EagerMOT