Paper review: CenterTrack - CenterPoint - CenterPoint++

This is my note for 3 papers: CenterTrack - 2D object tracking, CenterPoint - 3D object detection and tracking, and CenterPoint++ - submission to the Waymo Real-time 3D Detection Challenge.

CenterTrack applies a detection model to a pair of images and detections from the prior frame. Given this minimal input, CenterTrack localizes objects and predicts their associations with the previous frame paralelly with detection phase. By that way, the cost for tracking is very cheap. This idea is also applied in CenterPoint and CenterPoint++.

Besides video data, CenterTrack can also be trained on static images. When training on video data, they add random noise into video frame and detection results. To train this network on static images, they generate previous frame by applying random scaling and translation on current frame.

Related Posts

Paper review: SECOND - Sparsely Embedded Convolutional Detection

LiDAR-based or RGB-D-based object detection is used in numerous applications, ranging from autonomous driving to robot vision. In this note, we review SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection, a SOTA 3D object detection network in 2018.

Read more

Tìm hiểu mô hình YOLO cho phát hiện vật - Từ YOLOv1 đến YOLOv3

YOLO - You Only Look Once là một trong những mô hình phát hiện vật tốt nhất ở thời điểm hiện tại.

Read more

Chúng tôi đã xây dựng xe tự hành trên giả lập thế nào?

Trong năm 2020, tôi và một số anh em cùng lớp đại học đã tham dự Cuộc Đua Số, một cuộc thi lập trình xe tự hành cho sinh viên.

Read more