本文提出了 LaSOT，一个用于对象跟踪的高质量基准数据集，它包括大量具有视觉挑战的序列，同时还提供了自然语言方面的数据丰富，以促进自然语言特征的研究。35 种跟踪算法在该数据集上进行了实验，并发现仍有很大的改善空间。

Sep, 2018

视频对象分割（VOS）旨在在视频中区分和跟踪目标对象。我们提出了一个名为 LVOS 的新基准，比现有的数据集包含长 5 倍的视频，以更好地反映 VOS 模型在实际场景中的性能。在 LVOS 中，我们评估了 20 个现有的 VOS 模型，并发现这些模型在真实场景中遇到了较大的性能下降，突出了在实际世界场景中实现精确跟踪和分割的挑战。

Apr, 2024

本文介绍了一个大规模高多样化的热红外物体跟踪基准测试，名为 LSOTB-TIR。该数据集包含 1400 个 TIR 序列和超过 600K 帧。我们定义了 4 种情景属性和 12 种挑战属性来评估跟踪器，鼓励社区开发基于深度学习的 TIR 跟踪器并进行全面公正的评估。在 LSOTB-TIR 上评估和分析了 30 多个跟踪器提供一系列基线，并且结果表明，深度跟踪器具有良好的性能。该数据集和代码均已公开发布。

Aug, 2020

提出了一种名为 Track Long and Prosper（TLP）的新型长视频数据集和单个目标跟踪基准，包含 50 个高清视频，超过 400 分钟（676K 帧），是现有通用数据集平均持续时间的 20 倍以上，通过对 17 种现有跟踪器进行精度和运行时间速度排名，以及定性和定量评估，突出了跟踪性能的长期方面的重要性并指出了研究努力在长期跟踪方向的潜在需求。

Dec, 2017

通过引入一个名为 VastTrack 的新型基准，本文旨在促进更加通用的视觉跟踪算法的发展，包括丰富的类别和视频，它具有大量目标类别、更大的规模、丰富的注释等吸引人的特性。

Mar, 2024

3D 单目标跟踪是计算机视觉的前沿任务之一，本研究提出了一种基于点云的全新 3D 单目标跟踪框架 M3SOT，通过多个输入帧、多个感受野和多个解决空间的协同作用，从点云中直接建模时间性、上下文信息和任务，以实现高效的目标跟踪应用。M3SOT 的实验表明，在 KITTI、nuScenes 和 Waymo Open Dataset 等基准上，其性能达到了最先进的水平，帧率达到了 38 帧每秒。

Dec, 2023

该研究提出了 TrackingNet 数据集，为在野外进行物体跟踪提供了第一个大规模数据集和基准，并评估了 20 多个追踪器模型，结果表明，在野外物体跟踪仍然远未解决。

Mar, 2018

该研究介绍了一个多样化的跟踪数据集，采用自下而上的方法获取了一个比以前跟踪基准的种类翻了一个数量级的大词汇，并进行评估表明现有的多种对象跟踪器在野外场景中存在困难，而基于检测的多对象跟踪器实际上是有竞争力的。

May, 2020

介绍了 OxUvA 数据集和基准，该数据集用于评估单目标跟踪算法，并对算法在具有平均长度大于两分钟且具有频繁目标对象消失的大规模序列中的定位和检测能力进行了评估。

Mar, 2018

本文介绍了一种名为 RTrack 的新型目标表示基准追踪器，该追踪器利用一组样本点来获取伪边界框，并自动排列这些点以定义空间范围和突出显示局部区域。我们还对训练潜力进行了深入研究，并引入了一对多的前导分配策略，该方法在 GOT-10k 数据集上实现了与最先进的追踪器竞争性性能，并将训练时间减少到了先前性能最佳追踪器的 10%。大量实验证明，我们提出的 RTrack 在更快的收敛速度下取得了最先进的结果。

Sep, 2023