摘要
本发明涉及点云目标跟踪领域,尤其涉及基于点云大模型和令牌传播的目标跟踪方法,包括:建立以点云大模型为基础加入适配器至目标跟踪任务的框架;在框架内构建点云目标跟踪模型;提出一种训练机制,在冻结大模型主分支的基础上,仅允许新添加的参数参与学习,优化目标函数直至网络收敛,最终生成训练完成的点云目标跟踪模型;将待识别的点云数据输入训练好的点云目标跟踪模型中,进行目标跟踪。本发明的有益效果在于:高精度识别点云数据中的目标位置,控制可学习参数数量以保持模型效率,并设计令牌传播机制以增强时间序列信息的传递,并在多个类别跟踪任务中取得最先进的性能,提升目标跟踪精度和处理复杂场景鲁棒性方面的有效性。
技术关键词
令牌
跟踪方法
适配器
密集特征
偏移特征
融合特征
三维卷积神经网络
交互网络
多层感知机层
时间序列信息
全局特征提取
参数
分支
跟踪特征
机制
点云特征
模板
基础
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跟踪方法
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