DeepMoveSORT是专为动态和非线性运动模式场景设计的多目标跟踪器，通过使用可学习的深度滤波器和新的启发式方法，改善了基于运动的关联方法，提高了关联性能。研究表明，使用可学习的滤波器代替Kalman滤波器，并结合基于外观的关联是实现强大的通用跟踪性能的关键。

OGC算法可在三维点云中实现多个3D物体的分割，无需人工标注，通过挖掘动态运动模式作为监督信号来实现。该算法考虑了多物体刚体性一致性和对象形状不变性，在室内和具有挑战性的室外场景中广泛评估，证明了其在对象实例分割和一般对象分割方面的杰出性能。