Abstract:
近年来，3D 多目标跟踪 (MOT) 见证了许多新颖的基准测试和方法，尤其在tracking-by-detection范式下的基准测试和方法。尽管它们取得了进步和适用性，但尚无法对其优缺点进行深入分析。在本文中，我们将当前的 3D MOT 方法分解为四个组成部分：检测预处理、数据关联、运动模型和生命周期管理，将它们总结为一个统一的框架。然后我们将现有算法的失败案例归因于每个组件并详细研究它们。基于这些分析，我们提出了相应的改进，从而产生了一个强大而简单的基线：SimpleTrack。 在Waymo 开放数据集和 nuScenes 上的综合实验结果表明，我们的最终方法可以通过微小的修改获得最新的最新结果。
此外，我们采取了额外的步骤并重新思考当前的基准测试是否真实地反映了算法应对现实世界挑战的能力。我们深入研究了现有基准的细节，并发现了一些有趣的事实。最后，我们分析了 SimpleTrack 中剩余失败点的分布和原因，并为 3D MOT 提出了未来的方向。