3D 单目标跟踪是计算机视觉的前沿任务之一，本研究提出了一种基于点云的全新 3D 单目标跟踪框架 M3SOT，通过多个输入帧、多个感受野和多个解决空间的协同作用，从点云中直接建模时间性、上下文信息和任务，以实现高效的目标跟踪应用。M3SOT 的实验表明，在 KITTI、nuScenes 和 Waymo Open Dataset 等基准上，其性能达到了最先进的水平，帧率达到了 38 帧每秒。

Dec, 2023

本研究提出了一个名为 Point2Seq 的简单而有效的框架，用于从点云中检测 3D 物体。与以往的方法不同，我们明确地建立了 3D 物体属性之间的依赖关系，将 3D 物体视为单词序列，并以自回归方式从 3D 场景中解码单词，进而得到所有 3D 物体的序列，并最终通过基于相似性的序列匹配自动分配到相应的真实值。

Mar, 2022

通过 EasyTrack 提出一种新的一次性转换器 3D SOT 范例，利用点云跟踪特征预训练模块、统一的 3D 跟踪特征学习和融合网络，以及在密集鸟瞰特征空间中构建的目标定位网络，显著提高了 KITTI、NuScenes 和 Waymo 的性能，并具有较低的参数和高帧率。

Apr, 2024

本文提出了一种基于多帧点云输入的 3D 单物体跟踪方法，能够编码目标的时空信息、学习目标的运动信息，且采用稀疏注意力机制进行特征融合，在 uiti 和 NuScenes 数据集上均取得了具有竞争力的结果。

Jun, 2023

本文提出了一种基于运动中心范例的两阶段跟踪方法 M^2-Track 来解决传统外观匹配法在 LiDAR 点云跟踪中的不足，并在 KITTI、NuScenes 和 Waymo Open Dataset 三个数据集上表现出显著的精度提升（分别为 8％、17％和 22％），验证了该方法的有效性和前景。

Mar, 2022

在本文中，我们介绍了 BEVTrack，一个简单但强大的三维单目标跟踪基线框架。通过将连续的点云转换成常见的鸟瞰图表示，BEVTrack 通过简单的逐元素操作和卷积层，天然地编码了空间邻近性并熟练地捕捉运动线索，同时直接学习目标的运动分布，而无需假定固定的拉普拉斯或高斯。BEVTrack 在 KITTI 和 NuScenes 数据集上取得了最先进的性能，并且推理速度高达 122 帧 / 秒。

Sep, 2023

本论文提出了一个新的序列到序列学习框架 SeqTrack 来进行视觉跟踪，将视觉跟踪作为一个序列生成问题，该问题可以在自回归的基础上预测物体的边界框，SeqTrack 架构只采用一个简单的编码器解码器变压器架构，并在多个基准测试上达到了竞争性能水平。

Apr, 2023

我们提出了一种基于 pillar 的 3D 单物体跟踪框架 PillarTrack，通过将稀疏的点云转化为稠密的 pillar 来保留本地和全局几何特征，并引入了一种金字塔型编码 pillar 特征编码器（PE-PFE）设计以提高每个 pillar 的特征表示，并从模态差异的角度介绍了一种高效的基于 Transformer 的骨干网络。通过在 KITTI 和 nuScenes 数据集上进行广泛实验，我们的方法表现卓越，并实现了实时跟踪速度。我们希望我们的工作能够鼓励社区重新思考现有的 3D 单物体跟踪器设计。

Apr, 2024

本文提出了一种基于学习的 3D 物体跟踪方法，通过从时间点云数据中学习物体对应关系和运动信息的模式，利用 lidar 数据和运动估计技术进行跟踪，以及采用简单有效的速度平滑模块对物体的运动进行估计，从而在 KITTI 和更大规模的 Nuscenes 数据集上优于现有的 3D 跟踪方法。

Oct, 2020

本研究提出了一种基于 SimTrack 的 3D 多目标跟踪系统，旨在简化手工制作的跟踪范例，通过使用端到端可训练的模型从原始点云中进行联合检测和跟踪，无需启发式匹配步骤，将跟踪对象的关联，新生对象的检测和死亡轨迹的消除集成为一个统一的模型。

Aug, 2021