逆境条件下でのレーダー誘導3Dマルチオブジェクトトラッキング
arXiv cs.CV / 2026/4/16
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要点
- 本論文は、特に逆境条件下や物体が遠方になるほど、3Dマルチオブジェクトトラッキング（3D MOT）の頑健性に関する課題に取り組む。
- レーダーを単なる学習済み特徴の一つとして扱うことの多い一般的なセンサーフュージョン手法を批判し、ネットワーク全体が劣化するとレーダーの頑健性に関する利点が失われ得る点を指摘する。
- 著者らはRadarMOTを提案し、レーダー点群データを明示的に組み込むことで状態推定を改善し、遠距離での見逃し検出を回復する。
- MAN-TruckScenesデータセットでの実験により、AMOTAにおける一貫した改善が示されており、遠距離で+12.7%、逆境天候で+10.3%となる。
- 提供されたGitHubリンクを通じてコード利用可能であることを発表し、再現性と導入を支援する。
