摘要

论文连接：https://arxiv.org/pdf/2206.14651.pdf
多对象跟踪 (MOT) 的目标是检测和跟踪场景中的所有对象，同时为每个对象保留一个唯一标识符。在本文中，我们提出了一种新的鲁棒的最先进的跟踪器，它可以结合运动和外观信息的优点，以及相机运动补偿和更准确的卡尔曼滤波器状态向量。就所有主要 MOT 指标MOTA、IDF1 和 HOTA 而言，我们的新跟踪器 BoT-SORT 和 BoT-SORT-ReID 在 MOT17 和 MOT20 测试集的 MOTChallenge [29, 11] 数据集中排名第一。对于 MOT17：实现了 80.5 MOTA、80.2 IDF1 和 65.0 HOTA。源代码和预训练模型可在 https://github.com/NirAharon/BOT-SORT 获得。

一、简介

多目标跟踪 (MOT) 旨在检测和估计视频流中多个目标的时空轨迹。 MOT 是许多应用的基本问题，例如自动驾驶、视频监控等。
目前，检测跟踪已成为 MOT 任务最有效的范例 [54,3,48,4,58]。检测跟踪包含一个目标检测步骤，然后是跟踪步骤。跟踪步骤通常由两个主要部分组成：（1）运动模型和状态估计，用于预测后续帧中轨迹的边界框。卡尔曼滤波器 (KF) [8] 是该任务的流行选择。 (2) 将新帧检测与当前轨迹集相关联。两种主要的方法用于处理关联任务：（a）对象的定位，主要是预测轨迹边界框和检测边界框之间的交叉联合（IoU）。 (b) 对象的外观模型和解决重新识别 (Re-ID) 任务。两种方法都被量化为距离并用于解决关联任务作为全局分配问题。

许多最近的检测跟踪工作基于他们对 SORT [3]、DeepSORT [48] 和 JDE [46] 方法的研究。我们已经认识

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