Sparse4D v3：推进端到端三维检测与跟踪
原文约500字/词，阅读约需2分钟。发表于：。该研究论文提出了在自动驾驶感知系统中进行 3D 检测和跟踪的两个基本任务，并引入了两个辅助训练任务（时间实例去噪和质量估计）以及提出了解耦的注意力机制来进行结构上的改进，从而显著提高了检测性能。此外，我们还使用一种直接的方法将检测器扩展为跟踪器，在推断过程中分配实例 ID，进一步突显了基于查询的算法的优势。在 nuScenes 基准测试上进行了大量实验，验证了所提出改进的有效性。在以...
该研究提出了自动驾驶感知系统中的3D检测和跟踪任务，并通过引入辅助训练任务和解耦的注意力机制来提高检测性能。在nuScenes基准测试中，mAP、NDS和AMOTA分别提高了3.0％、2.2％和7.6％。最佳模型在nuScenes测试集上达到了71.9％的NDS和67.7％的AMOTA。
