文章预览
Abstract 3D多目标跟踪在自动驾驶中扮演着至关重要的角色，能够实时监测和预测多个目标的移动。传统的3D跟踪系统通常受限于预定义的目标类别，限制了它们在动态环境中对新奇、未见过的目标的适应性。为了解决这个限制，我们引入了开放词汇表3D跟踪，它扩展了3D跟踪的范围，涵盖了预定义类别之外的目标。我们制定了开放词汇表3D跟踪的问题，并引入了用于表示各种开放词汇场景的数据集划分。我们提出了一种新颖的方法，将开放词汇表能力集成到3D跟踪框架中，从而实现对未见过目标类别的泛化。我们的方法通过战略性适应，有效减少了跟踪已知和新目标之间的性能差距。实验结果表明，我们的方法在多样化的户外驾驶场景中表现出了强大的鲁棒性和适应性。据我们所知，这是首次针对开放词汇表3D跟踪进行研究，标志着自动驾驶系统在现
………………………………
