방향이 다양한 상자
물체가 어느 방향을 향하는지에 따라 축에 정렬된 상자만으로는 모양을 적절히 나타내기 어렵다. CenterPoint는 중심을 먼저 검출하고 나머지 속성을 회귀한다. 중심만 찾으면 크기와 방향이 자동으로 정해지는 것은 아니다.
중심과 속도의 예
이전 중심이 (2,1)이고 0.5초 뒤 중심이 (3,1)이라면 평면의 평균 이동률은 (2,0)m/s다. 이 계산은 두 검출이 같은 물체이고 공통 좌표계의 단위가 m라는 가정이 필요하다. 실제 센서 좌표에서는 카메라나 차량의 이동도 고려해야 한다.
정제와 추적
두 번째 단계에서 물체의 추가 점 특징을 사용해 추정을 정제한다. 중심 위치를 활용하면 추적을 가까운 점의 연결 문제로 구성할 수 있다. 하지만 두 물체가 가까이 지나가면 단순한 거리만으로 동일성을 구별하기 어려울 수 있다.
검출과 연결의 평가
한 프레임에서 물체를 정확히 찾는 것과 시간 사이에서 같은 물체를 유지하는 것은 다른 문제다. 경계 상자 오차와 빠진 검출, 잘못된 추적 연결을 구분한다. 프레임 간격과 장치 및 검출 범위를 맞춰 비용을 비교하고 특정 자료의 결과를 모든 움직임에 일반화하지 않는다.
관련 문서
PointRCNN / PV-RCNN / PointPillars / VoteNet / VoxelNet / RAFT 광류 추정