FocusTrack：面向 3D 点云目标跟踪的单阶段聚焦-抑制框架
计算机视觉与模式识别
2026-03-17 v2
摘要
在 3D 点云目标跟踪中，基于运动的 methods 因其在建模帧间运动方面表现优异而涌现为一个有前景的方向。然而，现有的两种基于运动的 approaches 存在根本性局限：(1) 由于在运动估计前进行显式的前景分割导致的误差累积，(2) 来自顺序处理的计算瓶颈。为此，我们提出了 FocusTrack，一个新的单阶段跟踪框架，通过两种核心创新实现运动-语义联合建模：帧间运动建模 (IMM) 和聚焦-抑制注意力。IMM 模块采用时序差动的 siamese 编码器捕获相邻帧之间的全局运动模式。聚焦-抑制注意力通过基于运动显著特征的门控增强前景语义，并在 IMM 获得的时序感知运动上下文基础上抑制背景噪声，而无需显式分割。基于上述两种设计，FocusTrack 实现了端到端训练的紧凑单阶段管道。广泛的在 KITTI、nuScenes 和 Waymo 等著名 3D 跟踪基准上的实验表明，FocusTrack 在保持高速度 (105 FPS) 的同时实现了新的 SOTA 性能。
引用
@article{arxiv.2602.24133,
title = {FocusTrack: One-Stage Focus-and-Suppress Framework for 3D Point Cloud Object Tracking},
author = {Sifan Zhou and Jiahao Nie and Ziyu Zhao and Yichao Cao and Xiaobo Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.24133},
year = {2026}
}
备注
Acceptted in ACM MM 2025