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paper：MCTrack: A Unified 3D Multi-Object Tracking Framework for Autonomous Driving code：https://github.com/megvii-research/MCTrack 机构：迈驰智行、旷视、国防科大、川大、中科大 1. 写在前面 & 出发点 自2016年SORT[1]算法提出以来，多目标跟踪任务已经经历了多年的发展，从最初的TBD(Tracking-By-Detection)范式发展到TBA(Tracking-By-Attention), JDT(Joint-Detection-Tracking)等范式，从单模态到多模态跟踪，从2D跟踪发展到3D跟踪，可谓百花齐放，百家争鸣。在3D跟踪领域，KITTI、nuScenes和Waymo是常用的数据集，它们各有特点，数据格式差异显著，采集场景和帧率也尽不相同。迄今为止，几乎没有一种方法能够在这三个数据集上都达到SOTA性能。 而对于评价指标而言，目前主流的包含MOTA, AMOTA, HOTA等，这些指标均是在评价一条轨迹是否能够正确、稳定匹配上，但是对于匹配之后，跟踪这个任务所需要对
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