如何解决合并多帧点云时移动汽车的尾部对象检测
下图中移动的汽车 A 有一个尾巴，这是由于前一帧的点造成的。这样的tail可能会使网络在预测汽车A的边界框时出错。
（例如，尾部可能会被识别为当前帧中不存在的额外汽车；或者边界框可能会更大。）
静止的车 B 没有这样的问题。
在深度学习中，尤其是在物体检测任务中，我们如何处理这种运动物体的尾部？ 任何想法或论文推荐将不胜感激。
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