transformer目标检测与跟踪

在CVPR 2022上，商汤研究院团队提出了一种基于Transformer的3D点云跟踪模型，名称为PTTR（Relational 3D Point Cloud Object Tracking with Transformer）。这个模型首先在特征提取阶段利用特征关联进行采样，以便保存更多与被跟踪物体相关的点。接着，设计了点云关联Transformer模块来进行点云特征匹配。最后，使用了一个轻量化的预测修正模块来提升预测的准确性。实验证明，PTTR在多个数据集上都取得了显著的精度提升。

如果你对这个模型的具体实现和代码有兴趣，可以参考原论文和GitHub代码链接。这个模型的目标是在3D点云数据中进行物体的检测和跟踪，通过引入Transformer模块，能够更好地处理点云数据中的关联信息，提高检测和跟踪的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [CVPR 2022 | PTTR: 基于Transformer的三维点云目标跟踪](https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/125195459)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Transformer 在多目标跟踪中的应用一：TransTrack](https://blog.csdn.net/qq_39821101/article/details/124158017)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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