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

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

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

本文提出了一种新颖的多模态多目标跟踪算法，用于自动驾驶汽车，该算法结合了相机和 LiDAR 数据。通过使用先进的 3D 物体检测器处理相机帧，以及使用经典的聚类技术处理 LiDAR 观察数据。该算法由三个步骤的联合过程、用于估计每个检测到的动态障碍物运动的扩展卡尔曼滤波器，以及轨迹管理阶段组成。与大多数先进的多模态目标跟踪方法不同，该算法不依赖地图或车辆全局姿态的知识。此外，它专门针对相机使用 3D 检测器，并且对使用的 LiDAR 传感器类型不敏感。该算法在仿真环境和实际数据中进行验证，并且结果令人满意。

Mar, 2024

使用 2D 检测从单目相机提出了一种三维多目标跟踪（MOT）解决方案，该解决方案在自动启动 / 终止跟踪，解决外观再出现和遮挡方面具有重要作用。

May, 2024

本文提出了一种多模态传感器模块化框架，用于实现在线多目标追踪，并对该方法进行了实验证明其在真实场景下对自主驾驶领域有重要的应用。

Feb, 2018

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

本文提出了一种名为 MotionTrack 的简单而有效的多目标跟踪器，它在统一框架中学习健壮的短期和长期运动，以将轨迹从短范围关联到长范围。通过在检测范例跟踪中嵌入 Interaction Module 和 Refind Module​​，在挑战性场景中，该方法在各种 MOT 指标上均实现了最先进的性能。

Mar, 2023

提出了一种称为 “Tracking-by-Animation” 的跟踪框架，通过利用可微分的神经模型对多个对象进行跟踪，并在重构帧中动画化这些对象，从而实现了无需标记数据的端到端 MOT 学习。同时进一步提出了优化数据关联的 “Reprioritized Attentive Tracking” 模型。

Sep, 2018

本文采用无证明控制来解决多目标跟踪中的 ID 切换问题，并提出了简单有效的策略来处理外观信息的模糊匹配，实验结果表明该跟踪器在处理遮挡和快速移动引起的跟踪错误方面表现出优秀的效果和鲁棒性。

Jul, 2023