Sparse4D-v3：稀疏感知的性能优化及端到端拓展
因此，在Sparse4D-v3中，我们成功地将多目标跟踪任务加入到模型中，实现了极致简洁的训练和推理流程，既无需在训练过程中添加跟踪约束，也无需进行任何的跟踪后处理（关联、滤波和生命周期关联），并且NuScenes上的实验结果证实了该跟踪方案的有效性。我们对GT加上小规模噪声来生成noisy ins
因此，在Sparse4D-v3中，我们成功地将多目标跟踪任务加入到模型中，实现了极致简洁的训练和推理流程，既无需在训练过程中添加跟踪约束，也无需进行任何的跟踪后处理（关联、滤波和生命周期关联），并且NuScenes上的实验结果证实了该跟踪方案的有效性。我们对GT加上小规模噪声来生成noisy ins
