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多目標跟蹤：CVPR2019論文閱讀
Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1909.03850
代碼鏈接：https://github.com/ZwwWayne/mmMOT
摘要
在自主駕駛系統中，多傳感器感知是保證系統可靠性和準確性的關鍵，而多目標跟蹤（MOT）則是通過跟蹤動態目標的序列運動來提高系統的可靠性和準確性。目前大多數的多傳感器多目標跟蹤方法要么依賴于單一的輸入源（如中心攝像機）而缺乏可靠性，要么在后處理過程中融合多個傳感器的結果而不充分利用固有信息而不夠精確。在本研究中，本文設計了一個通用的傳感器不可知多模態MOT框架（mmMOT），其中每個模態（即傳感器）能夠獨立地執行其角色以保持可靠性，并通過一個新的多模態融合模塊進一步提高其精度。本文的mmMOT可以以端到端的方式進行訓練，能夠聯合優化每個模態的基本特征提取器和交叉模態的鄰接估計器。本文的mmMOT還首次嘗試在MOT的數據關聯過程中對點云的深度表示進行編碼。本文進行了廣泛的實驗，以評估提出的框架對具有挑戰性的基蒂基準的有效性，并報告最新的表現。
- Introduction
本文在融合模塊上進行了廣泛的實驗，并在KITTI跟蹤數據集上評估了本文的框架[13]。在沒有鈴聲和口哨聲的情況下，本文在在線設置下，純粹依靠圖像和點云，在KITTI跟蹤基準[13]上取得了最新的結果，本文在單一模態（傳感器故障條件下）下，通過相同模型得到的結果也具有競爭力（僅差0.28%）。
總之，本文的貢獻如下：
1） 本文提出了一個多模態MOT框架，其中包含一個穩健的融合模塊，利用多模態信息來提高可靠性和準確性。
2） 本文提出了一種新的端到端訓練方法，使連接能夠優化跨模態推理。
3） 本文首次嘗試應用pointcloud的深層特征進行跟蹤，并獲得具有競爭力的結果。
- Related Work
多目標跟蹤框架
最近對MOT的研究主要遵循檢測跟蹤范式[6，11，38，50]，其中感興趣的對象首先由對象檢測器獲得，然后通過數據關聯連接到軌跡。數據關聯問題可以從不同的角度來解決，例如最小代價流[11，20，37]、馬爾可夫決策過程（MDP）[48]、部分濾波[6]、匈牙利賦值[38]和圖割[44，49]。然而，這些方法大多不是以端到端的方式訓練的，因此許多參數是啟發式的（例如，成本權重），并且容易受到局部最優的影響。在最小成本流動框架內實現端到端學習，Schulteretal。[37]通過平滑線性規劃應用雙層優化，深度結構模型（DSM）[11]利用鉸鏈損耗。然而，它們的框架并不是為跨模態而設計的。本文通過鄰接矩陣學習來解決這個問題。除了不同的數據關聯范式外，相關特征也被廣泛地用來確定檢測之間的關系。目前以圖像為中心的方法[11，35，38，50]主要使用圖像的深特征塊。手工制作的特征偶爾用作輔助輸入，包括但不限于邊界框[15]、幾何信息[27]、形狀信息[38]和時間信息[45]。三維信息也有好處，因此可以通過三維檢測預測[11]或使用神經網絡[36]或幾何先驗[38]從RGB圖像估計來利用。Osep等人[25]融合了來自RGB圖像、立體聲、視覺里程表和可選場景流量的信息，但它不能以端到端的方式進行調節。所有上述方法必須與相機配合，缺乏可靠性。相比之下，本文的mmMOT獨立地從每個傳感器中提取特征（包括深度圖像特征和點云的深度表示），并且每個傳感器都扮演著同樣重要的角色，它們可以被分離。提出的注意引導融合機制進一步提高了融合精度。
點云的深度表示
傳統的點云跟蹤方法是測量距離[31]，提供2.5D網格表示[2，10]或派生一些手工制作的特征[42]。它們都沒有充分利用點云的固有信息來解決數據關聯問題。最近的研究[3，7，24]已經證明了在自動駕駛中使用3D點云作為感知特征的價值。為了學習點云的良好深度表示，PointNet[29]和PointNet++[30]使用對稱函數處理原始的非結構化點云。本文在框架中采用了這種有效的方法。其他研究，如point SIFT[17]提出了一種方向編碼單元來學習點云的SIFT樣特征，而3dsmouthNet[14]則學習了體素化的平滑密度值表示。還有一些方法[46，47]將點云投影到球體上，因此2D CNN可以應用于分割任務。
目標檢測
目標檢測器也是逐點跟蹤的重要組成部分。自R-CNN的快速發展以來，用于2D目標檢測的深度學習方法有了很大的改進[23，32，43]。三維目標檢測近年來受到越來越多的關注。為了同時利用圖像和點云，一些方法[8,18]從不同的角度聚集點云和圖像特征，而F-PointNet[28]從圖像中獲取截頭體建議，然后應用PointNet[29]對點云進行三維目標定位。有一些最先進的方法[19，39，51]只使用點云。一級檢測器[19,51]通常將CNN應用于體素化表示，兩級檢測器如PointRCNN[39]首先通過分割生成建議，在第二級重新定義。本文的mmMOT很容易適應二維和三維物體探測器。
- Multi-Modality Multi-Object Tracking
提出了一種多模態MOT（mmMOT）框架，該框架通過獨立的多傳感器特征提取來保持可靠性，通過模態融合來提高精度。它通常遵循從最小成本流角度廣泛采用的檢測跟蹤范式。具體來說，本文的框架包含四個模塊，包括目標檢測器、特征提取、鄰接估計和最小代價流優化器，分別如圖2（a），（b），（c），（d）所示。
首先，使用任意目標檢測器定位感興趣的目標。為了方便起見，本文使用PointPillar[19]。
第二，特征提取器為每次檢測獨立地從每個傳感器中提取特征，然后應用融合模塊對單模態特征進行融合并將其傳遞給鄰接估計器。鄰接估計是模態不可知的。它推斷出最小成本流量圖計算所需的分數。文中給出了鄰接估計的結構和相應的端到端學習方法。最小成本流優化器是一個線性規劃求解器，它根據預測得分確定最優解。
為了利用不同級別的特性，本文修改了池化層[4]，以便將不同級別的特性傳遞到頂部，如圖2所示的VGG網絡所示。健壯的融合模塊可以使用任意的融合模塊，本文研究了三個融合模塊，如圖3所示。以兩個傳感器的設置為例，融合模塊A天真地將多個模式的特征串聯起來；模塊B將這些特征相加；模塊C引入注意機制。
由于相關操作在批處理維度中處理多模態，并且在兩幀之間的每個檢測對上執行，因此相關特征映射的大小為3×D×N×M。本文使用二維逐點卷積，如圖4所示。
- Experiments
本文設置了一個二維跟蹤器作為基線，該跟蹤器只使用二維圖像塊作為線索，在數據關聯時使用乘法作為相關算子，沒有排序機制。本文首先比較了圖像點云和激光雷達點云的有效性，并評估了兩種使用點云的方法：在椎體中使用點云或在邊界框中使用點云。從表1中的基線行可以看出，在截頭臺中使用點云會產生與在邊界框中使用點云相同的競爭結果。
如表1所示，盡管所有融合方法都超過了單傳感器基線，但只有具有注意機制的魯棒融合模塊C顯著優于集成結果。結果表明，對于多傳感器輸入，找到一個魯棒的融合模塊是非常重要的。由于每個具有魯棒融合模塊的方法也提供了單個傳感器的預測，因此本文在表1中比較了每個魯棒融合模塊的單個傳感器結果。可以觀察到，雖然所提出的魯棒模塊能夠有效地融合多模態，但與基線（其中進行了單模態的專門訓練）相比，它可以在單模態上保持競爭性能。這種融合的可靠性在文獻中是新的。
本文進一步比較了常規融合模塊的結果，后者只輸出融合模態到鄰接估計器，因此跟蹤器在多模態設置下不能進行單模態跟蹤。表1最后一行的結果表明，所提出的魯棒模塊在處理單一模態的額外能力方面，始終優于基線模塊A、B和C。結果表明，在保證可靠性的前提下，mmMOT得到了更多的有利的監測信號，從而進一步提高了精度。
進一步改進了融合模型的結果。根據表2中的結論，本文使用絕對減法進行相關操作，使用加法激活softmax進行排名機制。本文比較了表3中每個修改的效果。絕對相減相關使融合模型的MOTA提高了1，而帶加法的softmax激活進一步提高了MOTA，使ID開關的數目減少到13，這是一個顯著的改進。
本文使用MOT提供的超過像素的RRC網[32]的2D檢測來獲得最新的和有競爭力的結果[38]。本文使用PointNet[30]來處理截錐中的點云，使用VGG-16[40]來處理圖像塊。更多細節見補充材料。表4將本文的方法與其他已發布的最新在線方法進行了比較。本文首先使用所有的方式測試mmMOT，即mmMOT正常。然后通過將單一模態傳遞到同一模型，即mmMOT丟失圖像/點云，模擬傳感器失效情況。在這兩種情況下，本文的mmMOT超過了MOTA上所有其他已發布的最新在線方法。
本文使用MOT提供的超過像素的RRC網[32]的2D檢測來獲得最新的和有競爭力的結果[38]。本文使用PointNet[30]來處理截錐中的點云，使用VGG-16[40]來處理圖像塊。本文觀察到幾種可能導致本文的mmmot失敗的情況。統計結果在補充材料中提供，示例如圖5所示，其中每行包括視頻中的四個連續幀。首先，對于遠處的物體，2D檢測器引起的早期錯誤將導致假陰性檢測，如第一排ID9的汽車所示。
- Conclusion
提出了一種多模態多目標跟蹤框架mmMOT。本文首次嘗試通過深度端到端網絡來避免單一傳感器的不穩定性，從而保持多模態的有效性。這樣一種功能在社區中被忽視了。本文的框架通過鄰接矩陣學習以端到端的方式獲得，因此可以在一段時間內獲得更大的誤差。此外，該框架首次將激光雷達點云的深度表示引入到數據關聯問題中，增強了多流框架對傳感器故障的魯棒性。
總結
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