我们提出了一种基于单目摄像头流的多人3D姿态检测与跟踪方法。该系统在拥挤场景中能够保持时间一致的预测，处理复杂姿态和遮挡。模型通过每帧检测和学习的姿态实现在线跟踪，利用伪标注数据集进行训练，达到先进的3D姿态估计精度，并在多人跟踪上更快更准确。
本文介绍了基于激光雷达和单目摄像头的三维目标检测方法，提出了半监督主动学习框架和新型管道，显著提升了检测性能并降低了标注成本，验证了在KITTI和Waymo数据集上的有效性。
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