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- SportsMOT：多场景多种运动的大规模多物体追踪数据集
本文提出了一种新的大规模多目标追踪数据集 SportsMOT，旨在促进运动跟踪器在运动和外观等方面的进步，通过比较当下几种状态最好的跟踪器和 MixSort 框架，我们发现 SportsMOT 的关键挑战在于对象关联，MixSort 框架通 - 一份信息丰富的追踪基准测试
在本研究中，我们设计了一种有效的方法来构建一个小而信息丰富的跟踪基准 (ITB)，它包含了所有典型的挑战情境，以便评估跟踪器的性能，并且对未来研究方向提出了新的挑战，同时分析了 15 种最先进的跟踪器的结果。
- ECCV视觉目标跟踪中的硬遮挡
本文聚焦于困难遮挡情况的视觉目标跟踪问题，并针对最近的 SOTA 跟踪器在难度不同的遮挡分类问题上的表现进行性能评估，结果表明，困难的遮挡问题仍然是目标跟踪领域的一个非常具有挑战性的问题，因此在现实世界中采用跟踪器时，需要对不同类型的遮挡进 - 基于孪生网络的视觉物体跟踪关键点预测网络
本文介绍了一种针对视觉目标跟踪的新算法 Siamese Keypoint Prediction Network，该算法采用级联方法进行预测建模，并在四个基准数据集上实现了卓越的跟踪效果。
- 视觉跟踪的深度学习：一项综述
本文对深度学习手段在视觉目标跟踪中的应用作了全面综述，包括常用的数据集、评估指标以及当前领先的跟踪器，并对它们进行了量化和定性分析，旨在为实践者在选择方案时提供指导和对未来方向进行探讨。
- ECCVSPARK：面向视觉跟踪的空间感知在线增量攻击
通过研究在线视频目标跟踪，本文提出了一种新的对抗攻击任务：在线生成微小扰动来误导跟踪器沿指定或不正确的轨迹跟踪目标。为了应对这一挑战，提出了一种基于稀疏性的增量攻击方法 SPARK，该方法在多个基准跟踪器上均能有效地误导跟踪器并且具有较强的 - 长期视觉跟踪性能评估
我们提出了一种新的长期跟踪性能评估方法，并提出了一个具有许多目标消失的精心选择序列的新挑战性数据集，通过使用适用于评估长期跟踪的新性能指标 - 跟踪精度，召回率和 F 得分来广泛评估了六个长期和九个短期的最先进的跟踪器，评估结果表明，良好的 - 追踪器的追踪：多目标追踪技术现状分析
本文介绍了一个用于评估多目标跟踪方法的基准测试框架，其中包含了约 50 个最先进的跟踪器的测试结果及其分析，旨在为推动这一领域的发展提供指导。