本文旨在解决多个对象跟踪（MOT），这是计算机视觉中的一个重要问题，但由于许多实际问题，尤其是阻塞，因此仍然具有挑战性。确实，我们提出了一种新的实时深度透视图 - 了解多个对象跟踪（DP-MOT）方法，以解决MOT中的闭塞问题。首先提出了一个简单但有效的主题深度估计（SODE），以在2D场景中自动以无监督的方式自动订购检测到的受试者的深度位置。使用SODE的输出，提出了一个新的活动伪3D KALMAN滤波器，即具有动态控制变量的Kalman滤波器的简单但有效的扩展，以动态更新对象的运动。此外，在数据关联步骤中提出了一种新的高阶关联方法，以合并检测到的对象之间的一阶和二阶关系。与标准MOT基准的最新MOT方法相比，提出的方法始终达到最先进的性能。

多对象跟踪（MOT）的目标是检测和跟踪场景中的所有对象，同时为每个对象保留唯一的标识符。在本文中，我们提出了一种新的可靠的最新跟踪器，该跟踪器可以结合运动和外观信息的优势，以及摄像机运动补偿以及更准确的Kalman滤波器状态矢量。我们的新跟踪器在Mot17和Mot20测试集的Motchallenge [29，11]的数据集[29，11]中，Bot-Sort-Reid排名第一，就所有主要MOT指标而言：MOTA，IDF1和HOTA。对于Mot17：80.5 Mota，80.2 IDF1和65.0 HOTA。源代码和预培训模型可在https://github.com/niraharon/bot-sort上找到

To track the 3D locations and trajectories of the other traffic participants at any given time, modern autonomous vehicles are equipped with multiple cameras that cover the vehicle's full surroundings. Yet, camera-based 3D object tracking methods prioritize optimizing the single-camera setup and resort to post-hoc fusion in a multi-camera setup. In this paper, we propose a method for panoramic 3D object tracking, called CC-3DT, that associates and models object trajectories both temporally and across views, and improves the overall tracking consistency. In particular, our method fuses 3D detections from multiple cameras before association, reducing identity switches significantly and improving motion modeling. Our experiments on large-scale driving datasets show that fusion before association leads to a large margin of improvement over post-hoc fusion. We set a new state-of-the-art with 12.6% improvement in average multi-object tracking accuracy (AMOTA) among all camera-based methods on the competitive NuScenes 3D tracking benchmark, outperforming previously published methods by 6.5% in AMOTA with the same 3D detector.

Tracking has traditionally been the art of following interest points through space and time. This changed with the rise of powerful deep networks. Nowadays, tracking is dominated by pipelines that perform object detection followed by temporal association, also known as tracking-by-detection. We present a simultaneous detection and tracking algorithm that is simpler, faster, and more accurate than the state of the art. Our tracker, CenterTrack, applies a detection model to a pair of images and detections from the prior frame. Given this minimal input, CenterTrack localizes objects and predicts their associations with the previous frame. That's it. CenterTrack is simple, online (no peeking into the future), and real-time. It achieves 67.8% MOTA on the MOT17 challenge at 22 FPS and 89.4% MOTA on the KITTI tracking benchmark at 15 FPS, setting a new state of the art on both datasets. CenterTrack is easily extended to monocular 3D tracking by regressing additional 3D attributes. Using monocular video input, it achieves 28.3% AMOTA@0.2 on the newly released nuScenes 3D tracking benchmark, substantially outperforming the monocular baseline on this benchmark while running at 28 FPS.

This paper explores a pragmatic approach to multiple object tracking where the main focus is to associate objects efficiently for online and realtime applications. To this end, detection quality is identified as a key factor influencing tracking performance, where changing the detector can improve tracking by up to 18.9%. Despite only using a rudimentary combination of familiar techniques such as the Kalman Filter and Hungarian algorithm for the tracking components, this approach achieves an accuracy comparable to state-of-the-art online trackers. Furthermore, due to the simplicity of our tracking method, the tracker updates at a rate of 260 Hz which is over 20x faster than other state-of-the-art trackers.

近年来，多个对象跟踪引起了研究人员的极大兴趣，它已成为计算机视觉中的趋势问题之一，尤其是随着自动驾驶的最新发展。 MOT是针对不同问题的关键视觉任务之一，例如拥挤的场景中的闭塞，相似的外观，小物体检测难度，ID切换等，以应对这些挑战，因为研究人员试图利用变压器的注意力机制，与田径的相互关系，与田径的相互关系，图形卷积神经网络，与暹罗网络不同帧中对象的外观相似性，他们还尝试了基于IOU匹配的CNN网络，使用LSTM的运动预测。为了将这些零散的技术在雨伞下采用，我们研究了过去三年发表的一百多篇论文，并试图提取近代研究人员更关注的技术来解决MOT的问题。我们已经征集了许多应用，可能性以及MOT如何与现实生活有关。我们的评论试图展示研究人员使用过时的技术的不同观点，并为潜在的研究人员提供了一些未来的方向。此外，我们在这篇评论中包括了流行的基准数据集和指标。

The problem of tracking multiple objects in a video sequence poses several challenging tasks. For tracking-bydetection, these include object re-identification, motion prediction and dealing with occlusions. We present a tracker (without bells and whistles) that accomplishes tracking without specifically targeting any of these tasks, in particular, we perform no training or optimization on tracking data. To this end, we exploit the bounding box regression of an object detector to predict the position of an object in the next frame, thereby converting a detector into a Tracktor. We demonstrate the potential of Tracktor and provide a new state-of-the-art on three multi-object tracking benchmarks by extending it with a straightforward re-identification and camera motion compensation.We then perform an analysis on the performance and failure cases of several state-of-the-art tracking methods in comparison to our Tracktor. Surprisingly, none of the dedicated tracking methods are considerably better in dealing with complex tracking scenarios, namely, small and occluded objects or missing detections. However, our approach tackles most of the easy tracking scenarios. Therefore, we motivate our approach as a new tracking paradigm and point out promising future research directions. Overall, Tracktor yields superior tracking performance than any current tracking method and our analysis exposes remaining and unsolved tracking challenges to inspire future research directions.

一方面，在最近的文献中，许多3D多对象跟踪（MOT）的作品集中在跟踪准确性和被忽视的计算速度上，通常是通过设计相当复杂的成本功能和功能提取器来进行的。另一方面，某些方法以跟踪准确性为代价过多地关注计算速度。鉴于这些问题，本文提出了一种强大而快速的基于相机融合的MOT方法，该方法在准确性和速度之间取决于良好的权衡。依靠相机和激光雷达传感器的特性，设计并嵌入了提出的MOT方法中的有效的深层关联机制。该关联机制在对象远处并仅由摄像机检测到2D域中的对象，并在对象出现在LIDAR的视野中以实现平滑融合时获得的2D轨迹进行更新，并更新2D轨迹。 2D和3D轨迹。基于典型数据集的广泛实验表明，就跟踪准确性和处理速度而言，我们提出的方法在最先进的MOT方法上具有明显的优势。我们的代码可公开用于社区的利益。

多摄像机多对象跟踪目前在计算机视野中引起了注意力，因为它在现实世界应用中的卓越性能，如具有拥挤场景或巨大空间的视频监控。在这项工作中，我们提出了一种基于空间升降的多乳制型配方的数学上优雅的多摄像多对象跟踪方法。我们的模型利用单摄像头跟踪器产生的最先进的TOOTWLET作为提案。由于这些Tracklet可能包含ID-Switch错误，因此我们通过从3D几何投影获得的新型预簇来完善它们。因此，我们派生了更好的跟踪图，没有ID交换机，更精确的数据关联阶段的亲和力成本。然后通过求解全局提升的多乳制型制剂，将轨迹与多摄像机轨迹匹配，该组件包含位于同一相机和相互相机间的Tracklet上的短路和远程时间交互。在Wildtrack DataSet的实验结果是近乎完美的结果，在校园上表现出最先进的追踪器，同时在PETS-09数据集上处于校准状态。我们将在接受纸质时进行我们的实施。

由于卷积神经网络（CNN）在过去的十年中检测成功，多对象跟踪（MOT）通过检测方法的使用来控制。随着数据集和基础标记网站的发布，研究方向已转向在跟踪时在包括重新识别对象的通用场景（包括重新识别（REID））上的最佳准确性。在这项研究中，我们通过提供专用的行人数据集并专注于对性能良好的多对象跟踪器的深入分析来缩小监视的范围）现实世界应用的技术。为此，我们介绍SOMPT22数据集；一套新的，用于多人跟踪的新套装，带有带注释的简短视频，该视频从位于杆子上的静态摄像头捕获，高度为6-8米，用于城市监视。与公共MOT数据集相比，这提供了室外监视的MOT的更为集中和具体的基准。我们分析了该新数据集上检测和REID网络的使用方式，分析了将MOT跟踪器分类为单发和两阶段。我们新数据集的实验结果表明，SOTA远非高效率，而单一跟踪器是统一快速执行和准确性的良好候选者，并具有竞争性的性能。该数据集将在以下网址提供：sompt22.github.io

3D多对象跟踪（MOT）确保在连续动态检测过程中保持一致性，有利于自动驾驶中随后的运动计划和导航任务。但是，基于摄像头的方法在闭塞情况下受到影响，准确跟踪基于激光雷达的方法的对象的不规则运动可能是具有挑战性的。某些融合方法效果很好，但不认为在遮挡下出现外观特征的不可信问题。同时，错误检测问题也显着影响跟踪。因此，我们根据组合的外观运动优化（Camo-Mot）提出了一种新颖的相机融合3D MOT框架，该框架使用相机和激光镜数据，并大大减少了由遮挡和错误检测引起的跟踪故障。对于遮挡问题，我们是第一个提出遮挡头来有效地选择最佳对象外观的人，从而减少了闭塞的影响。为了减少错误检测在跟踪中的影响，我们根据置信得分设计一个运动成本矩阵，从而提高了3D空间中的定位和对象预测准确性。由于现有的多目标跟踪方法仅考虑一个类别，因此我们还建议建立多类损失，以在多类别场景中实现多目标跟踪。在Kitti和Nuscenes跟踪基准测试上进行了一系列验证实验。我们提出的方法在KITTI测试数据集上的所有多模式MOT方法中实现了最先进的性能和最低的身份开关（IDS）值（CAR为23，行人为137）。并且我们提出的方法在Nuscenes测试数据集上以75.3％的AMOTA进行了所有算法中的最新性能。

数据关联是遵循逐个检测范式跟踪的任何多个对象跟踪方法（MOT）方法的关键组件。为了生成完整的轨迹，这种方法采用数据关联过程来在每个时间步长期间建立检测和现有目标之间的分配。最近的数据关联方法试图解决多维线性分配任务或网络流量最小化问题，或者要么通过多个假设跟踪解决。但是，在推论过程中，每个序列帧都需要计算最佳分配的优化步骤，并在任何给定的解决方案中添加显着的计算复杂性。为此，在这项工作的背景下，我们介绍了基于变压器的作业决策网络（TADN），该决策网络（TADN）可以解决数据关联，而无需在推理过程中进行任何明确的优化。特别是，TADN可以在网络的单个正向传球中直接推断检测和活动目标之间的分配对。我们已经将TADN整合到了一个相当简单的MOT框架中，我们设计了一种新颖的培训策略，用于有效的端到端培训，并在两个流行的基准上展示了我们在线视觉跟踪MOT的高潜力，即Mot17和Mot17和UA-DETRAC。我们提出的方法在大多数评估指标中的最新方法都优于最先进的方法，尽管它作为跟踪器的简单性质缺乏重要的辅助组件，例如闭塞处理或重新识别。我们的方法的实现可在https://github.com/psaltaath/tadn-mot上公开获得。

长期以来，多对象跟踪中最常见的范式是逐个检测（TBD），首先检测到对象，然后通过视频帧关联。对于关联，大多数模型用于运动和外观提示。尽管仍然依靠这些提示，但最新的方法（例如，注意力）表明对训练数据和整体复杂框架的需求不断增加。我们声称1）如果采用某些关键的设计选择，可以从很少的培训数据中获得强大的提示，2）鉴于这些强大的提示，标准的基于匈牙利匹配的关联足以获得令人印象深刻的结果。我们的主要见解是确定允许标准重新识别网络在基于外观的跟踪方面表现出色的关键组件。我们广泛地分析了其故障案例，并表明我们的外观特征与简单运动模型的结合导致了强大的跟踪结果。我们的模型在MOT17和MOT20数据集上实现了最新的性能，在IDF1中最多可超过5.4pp，在IDF1和HOTA中的4.4pp优于先前的最新跟踪器。我们将在本文接受后发布代码和模型。

多摄像机跟踪系统在需要高质量跟踪结果的应用中获得普及，例如摩擦结账，因为单眼多物体跟踪（MOT）系统由于闭塞而在杂乱和拥挤的环境中经常失败。通过恢复部分3D信息，多个高度重叠的相机可以显着减轻问题。但是，使用不同的相机设置和背景创建高质量多摄像头跟踪数据集的成本在该域中的数据集比例限制了数据集尺度。在本文中，我们在自动注释系统的帮助下提供了五种不同环境的大型密集标记的多摄像头跟踪数据集。该系统使用重叠和校准的深度和RGB相机来构建高性能3D跟踪器，可自动生成3D跟踪结果。使用摄像机参数将3D跟踪结果投影到每个RGB摄像头视图以创建2D跟踪结果。然后，我们手动检查并更正3D跟踪结果以确保标签质量，比完全手动注释便宜得多。我们使用两个实时多相机跟踪器和具有不同设置的人重新识别（REID）模型进行了广泛的实验。该数据集在杂乱和拥挤的环境中提供了更可靠的多摄像头，多目标跟踪系统的基准。此外，我们的结果表明，在此数据集中调整跟踪器和REID模型显着提高了它们的性能。我们的数据集将在接受这项工作后公开发布。

视频中的多目标跟踪需要解决相邻帧中对象之间一对一分配的基本问题。大多数方法通过首先丢弃不可能的对距离大于阈值的不可能对解决问题，然后使用匈牙利算法将对象链接起来以最大程度地减少整体距离。但是，我们发现从重新ID特征计算出的距离的分布可能在不同的视频中有很大差异。因此，没有一个最佳阈值可以使我们安全丢弃不可能的对。为了解决该问题，我们提出了一种有效的方法来实时计算每对对象的边际概率。边际概率可以视为标准化距离，比原始特征距离明显稳定。结果，我们可以为所有视频使用一个阈值。该方法是一般的，可以应用于现有的跟踪器，以在IDF1度量方面获得大约一个点改进。它在MOT17和MOT20基准上取得了竞争成果。此外，计算的概率更容易解释，从而有助于后续后期处理操作。

Simple Online and Realtime Tracking (SORT) is a pragmatic approach to multiple object tracking with a focus on simple, effective algorithms. In this paper, we integrate appearance information to improve the performance of SORT. Due to this extension we are able to track objects through longer periods of occlusions, effectively reducing the number of identity switches. In spirit of the original framework we place much of the computational complexity into an offline pre-training stage where we learn a deep association metric on a largescale person re-identification dataset. During online application, we establish measurement-to-track associations using nearest neighbor queries in visual appearance space. Experimental evaluation shows that our extensions reduce the number of identity switches by 45%, achieving overall competitive performance at high frame rates.

不同对象之间的闭塞是多对象跟踪（MOT）中的典型挑战，这通常导致由于丢失的检测到的对象导致较差的跟踪结果。多对象跟踪中的常见做法是重新识别出现后的错过对象。虽然重新识别可以提高跟踪性能，但是需要培训型号的身份的注释。此外，这种重新识别的做法仍然不能在探测器错过时跟踪那些高度遮挡的物体。在本文中，我们专注于在线多目标跟踪和设计两种新颖的模块，无监督的重新识别学习模块和遮挡估计模块，处理这些问题。具体地，所提出的无监督重新识别学习模块不需要任何（伪）身份信息，也不需要缩放性问题。所提出的遮挡估计模块尝试预测闭塞发生的位置，其用于估计探测器错过对象的位置。我们的研究表明，当应用于最先进的MOT方法时，所提出的无监督的重新识别学习与监督重新识别学习相当，并且通过所提出的遮挡估计模块进一步改善了跟踪性能。

Vehicle re-identification (Re-ID) is a critical component of the autonomous driving perception system, and research in this area has accelerated in recent years. However, there is yet no perfect solution to the vehicle re-identification issue associated with the car's surround-view camera system. Our analysis identifies two significant issues in the aforementioned scenario: i) It is difficult to identify the same vehicle in many picture frames due to the unique construction of the fisheye camera. ii) The appearance of the same vehicle when seen via the surround vision system's several cameras is rather different. To overcome these issues, we suggest an integrative vehicle Re-ID solution method. On the one hand, we provide a technique for determining the consistency of the tracking box drift with respect to the target. On the other hand, we combine a Re-ID network based on the attention mechanism with spatial limitations to increase performance in situations involving multiple cameras. Finally, our approach combines state-of-the-art accuracy with real-time performance. We will soon make the source code and annotated fisheye dataset available.

多对象跟踪（MOT）是最基本的计算机视觉任务之一，它有助于各种视频分析应用程序。尽管最近取得了有希望的进展，但当前的MOT研究仍仅限于输入流的固定采样帧速率。实际上，我们从经验上发现，当输入帧速率变化时，所有最新最新跟踪器的准确性都会急剧下降。对于更智能的跟踪解决方案，我们将研究工作的注意力转移到了帧速率不可知MOT（FRAMOT）的问题上。在本文中，我们建议使用定期培训计划（FAPS）的帧速率不可知的MOT框架，以首次解决FRAMOT问题。具体而言，我们提出了一个帧速率不可知协会模块（FAAM），该模块（FAAM）渗透并编码帧速率信息，以帮助跨多帧速率输入的身份匹配，从而提高了学习模型在处理FRAMOT中复杂的运动体验关系方面的能力。此外，FRAMOT中训练和推理之间的关联差距扩大，因为训练中未包含的那些后处理步骤在较低的帧速率方案中产生了更大的影响。为了解决这个问题，我们建议定期培训计划（PTS），以通过跟踪模式匹配和融合来反映培训中的所有后处理步骤。除了提出的方法外，我们首次尝试以两种不同的模式（即已知的帧速率和未知帧速率）建立这项新任务的评估方法，旨在处理更复杂的情况。在具有挑战性的MOT数据集（FRAMOT版本）上进行的定量实验清楚地表明，所提出的方法可以更好地处理不同的帧速率，从而改善对复杂情况的鲁棒性。

最近的多目标跟踪（MOT）系统利用高精度的对象探测器;然而，培训这种探测器需要大量标记的数据。虽然这种数据广泛适用于人类和车辆，但其他动物物种显着稀缺。我们目前稳健的置信跟踪（RCT），一种算法，旨在保持鲁棒性能，即使检测质量差。与丢弃检测置信信息的先前方法相比，RCT采用基本上不同的方法，依赖于精确的检测置信度值来初始化曲目，扩展轨道和滤波器轨道。特别地，RCT能够通过有效地使用低置信度检测（以及单个物体跟踪器）来最小化身份切换，以保持对象的连续轨道。为了评估在存在不可靠的检测中的跟踪器，我们提出了一个挑战的现实世界水下鱼跟踪数据集，Fishtrac。在对FISHTRAC以及UA-DETRAC数据集的评估中，我们发现RCT在提供不完美的检测时优于其他算法，包括最先进的深单和多目标跟踪器以及更经典的方法。具体而言，RCT具有跨越方法的最佳平均热量，可以成功返回所有序列的结果，并且具有比其他方法更少的身份交换机。