因果神经集合滤波用于在线多目标跟踪
原文标题：Causal neural set filtering for online multi-target tracking
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论文提出因果神经集合滤波（CNSF），仅编码当前量测，将历史证据保存在结构化递归航迹状态中，避免Track-MT3式重复编码。方法结合排他Sinkhorn关联、关联条件卡尔曼式更新与递归伯努利生命周期建模。在仿真测试集上GOSPA与T-GOSPA分别降低19.3%和30.4%，参数量减少55.9%，单线程CPU推理提速3.76倍。
- 问题
- Transformer 多目标跟踪反复重编码量测窗口，计算冗余。
- 方法
- 只编码当前量测，把历史证据存入递归航迹状态，结合排他 Sinkhorn 关联与关联条件卡尔曼式更新。
- 结果
- GOSPA 降 19.3%、T-GOSPA 降 30.4%，参数少 55.9%，单线程 CPU 推理快 3.76 倍
- 影响
- 多目标跟踪可在 CPU 上实时跑且更省参数，降低边缘部署门槛。
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