本文介绍了一种新的鲁棒性强的跟踪器，该跟踪器可以将运动和外观信息、相机运动补偿和更准确的卡尔曼滤波状态向量相结合，其新的跟踪器 BoT-SORT 和 BoT-SORT-ReID 在 MOTChallenge 的 MOT17 和 MOT20 测试集上均排名第一。

Jun, 2022

在本文中，我们提出了一种名为 MapTrack 的方法，利用概率图、预测图和协方差自适应卡尔曼滤波器的三个轻量级插件算法，通过增强经典跟踪器 DeepSORT 在拥挤和遮挡场景中的鲁棒性，实现在常用的多目标跟踪基准集（如 MOTS17 和 MOT20）上的最先进效果。

Feb, 2024

本研究提出了一种增强型的运动感知多目标跟踪系统，集成了不同对象的多种运动模式，并引入动态重连上下文模块、三维积分图像模块等手段，取得了比其他先进跟踪器更为优越的高效性能。

Sep, 2020

基于 CBNetV2 和 Swin-B 的检测模型以及 MoCo-v2 的自监督外观模型，我们探索了一种新的 SOTA 方向，通过去除运动信息和 IoU 映射，取得了在 CVPR2023 WAD 研讨会的 MOTS 轨迹上的第一名以及 MOT 轨迹上的第二名的简单有效方法。

Aug, 2023

本文总结了目前三维多目标跟踪方法并提出了 SimpleTrack 算法，指出了现有方法的缺陷并为其提出改进方案；在 Waymo Open Dataset 和 nuScenes 数据集上得到了新的最佳结果。本文还分析了现有数据集对算法真实能力的反映以及剩余失败情况的分布和原因，并提出了未来三维多目标跟踪的研究方向。

Nov, 2021

这篇研究提出了 StrongSORT++ 的算法，结合了经典的 DeepSORT 追踪器及多方面的改进，并使用两种轻量级的插件算法 AFLink 和 GSI 解决 MOT 中的缺失关联和缺失检测问题，从而在多个公共基准测试中实现了最新的技术进展。

Feb, 2022

通过对 Kalman 滤波进行改进以减小轨迹漂移噪声，并引入一种新的在线轨迹有效性机制来减少幽灵轨迹，从而在 3D 多物体跟踪中提出了 RobMOT 框架，该框架在各种检测器上表现出优于截至目前最先进方法的卓越性能，包括深度学习方法，在 MOTA 上的边缘为 3.28％，在 HOTA 上的边缘为 2.36％，并且在处理延迟上提高了 59％。

May, 2024

本论文将多目标跟踪扩展到多目标跟踪和分割（MOTS）。为此，我们使用半自动注释程序为两个现有的跟踪数据集创建密集的像素级注释。通过我们的新注释，我们提出了一个新的基线方法，该方法使用单个卷积网络共同处理检测、跟踪和分割。我们演示了我们数据集的价值，在 MOTS 注释上训练可以提高性能，我们相信我们的数据集、指标和基线方法将成为开发超越 2D 边界框的多目标跟踪方法的宝贵资源。

Feb, 2019

本文主要介绍了我们针对在复杂环境下的多目标跟踪挑战提出的方法，将其作为两个阶段的任务，包括人体检测和轨迹匹配，并具体设计了一个改进的人体检测器和一个位置匹配矩阵，使其在 DanceTrack 数据集上获得了高达 66.672 HOTA 和 93.971 MOTA 的成绩。

Dec, 2022

提出一种实例感知跟踪器，结合单个物体跟踪和卷积神经网络技术，用于多物体跟踪，提高跟踪准确性。在 MOT15 和 MOT16 基准测试上表现最佳。

Feb, 2019