xinshuoweng/AB3DMOT
کاربرد:
این پروژه یک پیاده‌سازی پایه برای ردیابی اشیاء سه‌بعدی (3D Multi-Object Tracking) است که در کنفرانس‌های معتبر IROS 2020 و ECCVW 2020 ارائه شده. از این ابزار می‌توان برای ارزیابی و توسعه الگوریتم‌های ردیابی اشیاء در محیط‌های سه‌بعدی، به‌ویژه با داده‌های لیدار (LiDAR)، استفاده کرد. همچنین شامل معیارهای جدید ارزیابی عملکرد است که دقت و کارایی سیستم‌های ردیابی را بهتر می‌سنجد.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی که نیاز داری یک چارچوب استاندارد و قابل اعتماد برای تست و مقایسه الگوریتم‌های 3D MOT داشته باشی، به‌ویژه در پروژه‌های مرتبط با خودروهای خودران یا رباتیک. همچنین اگر می‌خوای معیارهای ارزیابی جدید و دقیق‌تری نسبت به روش‌های سنتی استفاده کنی، این پروژه گزینه مناسبیه.
چند مثال از موارد استفاده
- ردیابی اشیاء متحرک (مثل خودروها، دوچرخه‌سواران) در داده‌های KITTI 3D Tracking Benchmark ️
- ارزیابی عملکرد مدل‌های جدید 3D MOT با معیارهای بهبودیافته مثل 3D MOT Accuracy
- توسعه سیستم‌های تصمیم‌گیری در خودروهای خودران با استفاده از ردیابی پایدار اشیاء در محیط پویا
- استفاده به عنوان بستر پایه برای مقایسه روش‌های یادگیری ماشین در محیط‌های باز و پیچیده
- ##3DMOT
- ##ObjectTracking
- ##AutonomousDriving
- ##LiDAR
- ##Python
- ##IROS2020
- ##ECCVW2020
- ##KITTI
- ##TrackingBenchmark
- ##Robotics