MCTR的架構具有良好的可擴展性，理論上可以推廣到其他多感知器融合的任務，例如多視角3D物體檢測和追蹤。MCTR的核心思想是利用獨立的檢測和跟蹤嵌入，並通過概率關聯來維持物體身份的一致性，這一框架可以適應不同的感知器配置。對於3D物體檢測，MCTR可以通過整合來自不同視角的2D檢測結果，並利用3D幾何信息來進行更準確的物體定位和識別。此外，MCTR的自注意力機制和跟蹤模組可以進一步調整，以處理3D空間中的物體運動和交互。這樣的擴展不僅能夠提高多視角3D物體檢測的準確性，還能增強在複雜場景中的物體追蹤能力。因此，MCTR的架構在多感知器融合任務中具有廣泛的應用潛力。