End-to-end Learning of Multi-sensor 3D Tracking by Detection

Abstract 產生3D軌跡，將問題公式化爲可以解決的線性問題，並使用端對端的卷積網絡進行檢測和匹配 Introduction 1.將問題定義爲深層結構中的推論問題，使用卷積結果作爲候選目標 2.匹配成本結合了外觀和運動特徵（通過一個處理圖像和運動的孿生網絡） 3.我們模型中的推斷可以通過解決線性規劃的前向推導完成 4.可以端到端的訓練 Method 建立了四個布爾變量 分別是檢測結果是TP的成

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