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因果神经集合滤波用于在线多目标跟踪
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%…
arXiv cs.LG47 天前
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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%…