本文综述了利用深度学习模型解决单摄像头视频的多目标跟踪任务的研究，总结了该任务中的四个主要步骤，并深入探讨了如何在每个步骤中利用深度学习。此外，还提供了对三个 MOTChallenge 数据集中所呈现的工作的完整实验比较，并确定了最优解方法之间的若干相似之处，提出了一些可能的未来研究方向。

Jul, 2019

引入基于深度学习的运动建模网络（DMM-Net）估算多个物体的运动参数，可用于联合检测和关联，以解决现有方法中深度模型过于依赖检测器、评估结果受检测器影响的问题。通过运用 DMM-Net 构建的 Omni-MOT 数据集，消除了检测器对多目标跟踪性能评估的影响，该方法取得了比传统方法更好的性能，速度更快。

Aug, 2020

本文提出了一种基于消息传递网络的全可微分多目标追踪框架，可以直接在图形领域进行操作，实现对于整个检测集的全局推理和最终解决方案的预测，证明了在多目标追踪领域，学习不仅需要局部特征提取，还可以应用于数据关联步骤，并在三个公开基准测试中取得了显著的 MOTA 和 IDF1 改进。

Dec, 2019

提出了一种基于 Transformer 的多模态传感器输入的端到端多目标跟踪算法（MotionTrack），它由基于 Transformer 的数据关联（DA）模块和基于 Transformer 的查询增强模块组成，同时实现了多目标检测（MOD）。MotionTrack 及其变体在 nuScenes 数据集上获得更好的结果（AMOTA 得分为 0.55），与 AB3DMOT、CenterTrack 和概率 3D 卡尔曼滤波器等经典基线模型相比有着更好的表现。

Jun, 2023

该研究论文介绍了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的快速模块化多目标跟踪框架，可用于各种应用领域，并提供了一个交互式 GUI，集成了目标检测、分割、多目标跟踪和半自动标注等功能，以帮助使用者更容易入门。虽然在性能方面没有突破性的进展，但 Deep MDP 有一个庞大的代码库，对于尝试新想法或者构建易于使用和适应的多目标跟踪系统的人群将会有很大的帮助。可以在指定的 URL 获取 Deep MDP。

Oct, 2023

基于 Transformer 架构构建的学习几何 3D MOT 框架 3DMOTFormer，在进行跟踪检测双向图的基础上，通过边分类进行数据关联，并提出了一种新颖的在线训练策略，通过自回归和递归前向传播以及序列化批量优化来减少训练和推断之间的分布不匹配。

Aug, 2023

通过将光流算法与深度学习架构相结合，提出了一种混合策略来实现实时目标追踪，实现了在追踪精度和计算成本之间的理想平衡，相比其他最先进方法在 MOTA 上达到了 0.608 的结果，并且运行时间减少了一半，准确性基本相同。

Aug, 2023

通过引入实例级对比损失、修订的采样策略和轻量级分配方法，我们展示了如何将 DETR 转化为 MOT 模型，学习目标的外观并保留检测能力，其性能在具有挑战性的 BDD100K 数据集上超过了先前的最新技术水平 2.6 mMOTA，并在 MOT17 数据集上与现有的基于 transformer 的方法相媲美。

Nov, 2023

本篇研究论文提出了一种基于学习的三维多目标跟踪方法，在公共数据集 nuScenes 上取得了近年来最好的性能表现，采用的关键技术包括神经消息传递网络、数据关联和轨迹稳定性的处理。

Apr, 2021

本研究提出了一种基于图神经网络和联合特征提取的 3D 多物体跟踪算法，通过在 KITTI 数据集上的实验验证，取得了最先进的 3D MOT 性能。

Aug, 2020