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

通过结合多模态的语言驱动特征和视觉特征，在多目标跟踪中提出了一种新的 LG-MOT 框架，它在不同层次上（场景和实例级）明确利用语言信息并且与标准视觉特征结合以获得判别性表示。通过在现有的 MOT 数据集中注释场景和实例级的语言描述，将语言信息编码到高维度嵌入中，并在训练过程中用于引导视觉特征。在三个基准测试集 MOT17、DanceTrack 和 SportsMOT 上进行了广泛实验，结果显示提出的方法在性能上达到了最先进水平，并在舞蹈跟踪测试集上相对于仅使用视觉特征的基线方法具有绝对增益 2.2％。此外，所提出的 LG-MOT 表现出良好的跨领域泛化能力。

Jun, 2024

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

我们提出了一种数据驱动的方法，使用卷积神经网络（CNN）在一个检测跟踪框架中进行数据关联来进行在线多目标跟踪（MOT）。我们的解决方案学习如何在数据和图像之间组合线索来解决关联问题，可以在处理复杂情况下准确跟踪物体并获得优异结果。

May, 2019

本文提出了一种名为 MotionTrack 的新型可学习动作预测器，其综合结合了两个层级的运动特征以增强时态动态的建模和促进个体物体准确的未来运动预测。

Jun, 2023

本文提出了一个允许在共享模型中学习目标检测和外观嵌入的 MOT 系统，并进一步提出了一个简单快速的联合方法。这两个组件的计算成本与以前的 MOT 系统相比显着降低，为未来实时 MOT 算法设计提供了一个简洁快速的基准线。与分离检测和嵌入（SDE）学习相比，其跟踪准确性相当。

Sep, 2019

本篇论文提出了一种创新而有效的追踪方法 TrackletNet Tracker (TNT)，它将时间和外观信息结合在一起作为一个统一的框架来处理多目标追踪 (MOT) 的挑战，并相比其他最先进方法，在 MOT16 和 MOT17 基准数据集上取得了令人满意的结果。

Nov, 2018

本文提出了一种名为 Tracklet Association Tracker（TAT）的新型多目标跟踪框架，旨在将特征学习和数据关联高效地融合在一起，通过双层优化公式实现，以使关联结果可以直接从特征中学习。同时，为了提高性能，本文采用了流派融合、对齐和选择等方法，在 MOT2016 和 MOT2017 基准测试中均取得了最先进的性能等级。

Aug, 2018

本文提出一种新的学习可伸缩图匹配方法，用于解决目前多目标跟踪（MOT）任务中的数据关联问题，该方法可以使跟踪器在面对严重遮挡等困难情况时表现更加优异，同时在多项标准 MOT 数据集上取得了最先进的性能。

Mar, 2021

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