多目标跟踪处理的对象是视频，从视频的第一帧到最后一帧，里边有多个目标在不断运动。多目标跟踪的目的就是将每个目标和其他目标进行区分开来，具体方法是给每个目标分配一个ID，并记录他们的轨迹。
数据集用的最多的是 MOTChallenge，专注于行人追踪的。https://motchallenge.net/
MOTChallenge是多目标跟踪领域最为常用的benchmark，其中2D MOT15，3D MOT15，MOT16，MOT17，MOT20都是多目标跟踪领域常用的数据集。 下面我们按照MOTChallenge中的评价标准进行介绍，当然MOTChallenge也主要参考《Evaluating Multiple Object Tracking Performance: The CLEAR MOT Metrics》
多目标跟踪（MOT）是计算机视觉领域的一项重要技术，在移动机器人、自动驾驶（Sun等人，2020）和体育分析（Zhao等人，2023）等应用中发挥着重要作用。随着目标检测的最新进展，基于检测的跟踪方法已成为最受欢迎的范式。这些方法通常包括两个子任务：在每一帧中检测物体；以及跨多个帧关联这些物体。基于检测范式的核心是数据关联，这严重依赖于利用物体外观和运动信息以提高准确性。尽管采用检测以获得语义优势有其好处，但这种依赖在物体外观相似且物体遮挡频繁发生的复杂场景中提出了重大挑战。
基于运动的多目标跟踪（MOT）方法利用运动预测器提取时空模式，并估计未来帧中的物体运动，以便后续的物体关联。原始的卡尔曼滤波器广泛用作运动预测器，它假设预测和滤波阶段分别具有常速和高斯分布的噪声，分别对应于。常速假设物体速度和方向在短期内保持一致，高斯分布假设估计和检测中的误差方差保持恒定。虽然这些假设通过简化数学建模使卡尔曼滤波器具有高效性，但它们仅适用于特定场景，即物体位移保持线性或始终较小。由于忽略了具有非线性运动和遮挡的场景，卡尔曼滤波器在复杂情况下错误地估算物体位置。
机器之心报道 机器之心编辑部 单目标跟踪、多目标跟踪、视频目标分割、多目标跟踪与分割这四个任务，现在一个架构就搞定了。 目标跟踪是计算机视觉中的一项基本任务，旨在建立帧间像素级或实例级对应关系，并输出 box 或掩码（mask）形式的轨迹。根据不同应用场景，目标跟踪主要分为四个独立的子任务：单目标跟踪（SOT）、多目标跟踪（MOT）、视频目标分割 (VOS) 、多目标跟踪与分割 (MOTS) 。 大多数目标跟踪方法仅针对其中一个或部分子任务。这种碎片化情况带来以下缺点：（1）跟踪算法过度专注于特定子任务，缺
本期我们提供 MMTracking 里多目标跟踪（MOT）任务的食用指南。后续单目标跟踪的食用指南也在路上哦～
判别性视觉表示可以有助于在多目标跟踪中的基于外观的关联中避免不同目标之间的不匹配。作者提出了一种新的视觉表示范式，通过在层次结构中融合来自不同空间区域的视觉信息。作者认为，与仅使用边界框特征的传统范式相比，所提出的层次化视觉表示更具判别性，且不需要额外的标注。
自从引入 Transformer 以来，其在 NLP 任务中就已被证明拥有卓越的性能。计算机视觉也不例外，近些年，Transformer 的使用在计算机视觉领域也变得非常流行。例如，Carian et al. 的 DETR 目标检测网络提出利用稀疏查询（sparse queries）的方式来搜索图像中的物体。同期工作也大多从 DETR 出发，保留稀疏查询，将 DETR 简单推广到多目标跟踪（MOT）任务中。
多目标跟踪(MOT)旨在从给定视频序列中输出所有目标的运动轨迹并维持各目标的身份。近年来，由于其在学术研究和实际应用中具有巨大潜力，因此受到越来越多的关注并成为计算机视觉的热点研究方向。当前主流的跟踪方法将MOT任务拆分为目标检测、特征提取以及数据关联３个子任务，这种思路已经得到了良好的发展。然而，由于实际跟踪过程中存在遮挡和相似物体干扰等挑战，保持鲁棒跟踪仍是当前的研究难点。为了满足在复杂场景下对多个目标准确、鲁棒、实时跟踪的要求，需要对MOT算法作进一步研究与改进。
可以看到两个任务之间的gap还是比较大的，总结一下，阻碍SOT和MOT两个任务统一的主要有三座大山：
本文对多目标跟踪问题进行了分析，提出了一个评估指标，并研究了目前最先进的跟踪算法的性能。实验结果表明，目前最先进的跟踪算法在大多数情况下表现相似，而一些基于外观的跟踪算法在处理遮挡和相似目标时表现较好。然而，跟踪算法仍存在一些不足之处，如目标遮挡、姿态变化和运动背景干扰等。未来，跟踪算法的研究方向应该集中在应对目标遮挡、姿态变化和运动背景干扰等方面，以进一步提高跟踪算法的性能。
在逝去的2016后半年，由于项目需要支持数据的快速更新和多用户的高并发，我试水SQL Server 2016的In-Memory OLTP，创建内存数据库实现项目的需求，现在项目接近尾声，系统运行稳定，写一篇博客，记录一下使用内存数据库的经验。
TLDR: 本文介绍香港大学数据智能实验室提出的最新图结构大语言模型（HiGPT），专门设计用于克服与泛化各种下游异质图学习任务相关的关键挑战。期待HiGPT能够吸引更多的开源社区开发者参与讨论和实践，进一步推动图结构与语言模型的有效结合。
近年来，目标检测和重识别均取得长足进步，而它们正是多目标跟踪的核心组件。但是，没有太多研究人员试图用一个框架完成这两项任务，进而提升推断速度。然而最初朝着这个方向努力的研究者得到的结果却是性能下降，因为重识别任务无法得到恰当地学习。
要改进的地方那么多，怎么挖掘出正确的MOT呢？我们很容易犯一个错误就是以为自己想出来的就是最重要的。可以说想要找出关键的那个10个，我们必须要先找出100个。然后再通过特定的方法筛选出这10个。这个流程不能少。那我们怎么才能挖出这100个呢？
以前写过一个“自动驾驶中的目标跟踪”介绍，这次重点放在深度学习和摄像头数据方面吧。
在今年年初的发布稿中，我们提到 MMTracking 将会长期更新与维护，但是在半年的时间里，我们并没有进行太大的更新变动，作为 开发鸽子 开发者 的一员，具体原因请大家听本鸽子狡辩，啊不对，听我解释
以航空公司为例，如果有三个客人，都是商务舱常客，第一个人每个月会从上海飞纽约，第二个人每个月会从上海飞北京，第三个人每个月会从上海飞日本，这三个人，在消费者访谈时你觉得谁讲的话比较重要？
A Simple Baseline for Multi-Object Tracking是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，FairMOT主要就是基于JDE做的改进，可以简单的理解为，FairMOT是将JDE的YOLOv3的主干，改成了CenterNet，也就是将检测的方法由Anchor-base换成了Anchor-free，然后同样在已有检测模型上加了了embeeding分支，模型输出检测的结果和embeeding，提供给后续的assiciation使用。 当然这样替换是有道理的，下面我们从原理的部分分析下为什么要这样做。
本文主要介绍如何使用Yolo-V5 + DeepSORT实现多目标检测与跟踪。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
《FairMOT：A Simple Baseline for Multi-Object Tracking》是一个online的多目标跟踪（MOT）算法，基于TBD（Traking-by-Detection）的策略，FairMOT主要就是基于JDE做的改进，可以简单的理解为，FairMOT是将JDE的YOLOv3的主干，改成了CenterNet，也就是将检测的方法由Anchor-base换成了Anchor-free，然后同样在已有检测模型上加了了embeeding分支，模型输出检测的结果和embeeding，提供给后续的assiciation使用。 当然这样替换是有道理的，下面我们从原理的部分分析下为什么要这样做。
在维护的代码中经常出现大量的 if-else ,导致代码不好维护，下面的代码实现的功能是根据不同环境变量来选择执行对应的函数，后面每多一个条件判断都要加一个 elif 判断不是很优雅:
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2008.08826v1.pdf
对数组运算相当于对数组每一个元素进行运算 a = np.arange(24).reshape((2,3,4))
为了方便大家实操，我们把前面讲的一些工具整理成一个清单。想要做设计体验的企业品牌，不妨好好利用下面这18格窗体
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我们可以将消费者和品牌接触的关键时刻归纳为四大维度，即“进店率、转化率、复购率和推荐率”如下图，这四大维度也是四个重要的商业指标。只有围绕这四个指标进行的洞察与落地，才有商业价值。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01888v2.pdf
作为目标检测领域的扛把子，PaddleDetection当然不仅仅提供通用目标检测算法，还拥有多个业界先进、实用的关键点检测和多目标跟踪算法。除了可以准确识别、定位目标，还可以对移动的目标进行连续跟踪、分析路径，甚至进行姿态、行为分析！
体验设计很多时候会涉及到多个部门，而MOT设计的改动是有成本的。公司的资源有限，如果一开始没有共识，有些觉得吃亏的部门不配合，那么即使设计好了MOT，也很难真正的落地。
论文 1： Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction
准确的对象检测的问题是未能检测到对象或者为检测到的对象分配错误的类别标签或错误地定位已识别的对象：
来源：Deephub Imba本文共2400字，建议阅读5分钟本文介绍了MOT的基本概念。 多目标跟踪（Multiple Object Tracking） MOT 获取单个连续视频并以特定帧速率 (fps) 将其拆分为离散帧以输出。 检测每帧中存在哪些对象 标注对象在每一帧中的位置 关联不同帧中的对象是属于同一个对象还是属于不同对象 MOT的典型应用 多目标跟踪（MOT） 用于交通控制、数字取证的视频监控 手势识别 机器人技术 增强现实 自动驾驶 MOT 面临的挑战 准确的对象检测的问题是未能检测到
论文：BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
大量证据表明，脑信号复杂性(BSC)可能是健康大脑功能的重要指标，或者是疾病和功能障碍的前兆。然而，尽管最近取得了进展，但我们目前对BSC如何在大规模网络中出现和发展，以及形成这些动态因素的理解仍然有限。在这里，我们利用静息态功能近红外光谱(rs-fNIRS)捕捉和表征了107名6-13岁健康被试的大规模功能网络中BSC动力学的性质和时间过程。自发性BSC的年龄依赖性增加主要发生在高阶关联区域，包括默认模式(DMN)和注意(ATN)网络。我们的研究结果还揭示了BSC的不对称发育模式，这是特定于背侧和腹侧ATN网络的，前者显示出BSC的左侧化，后者显示出右侧化。与男性相比，这些与年龄相关的侧偏性变化在女性中似乎更为明显。最后，使用机器学习模型，我们表明BSC是一个可靠的实际年龄预测指标。高阶关联网络，如DMN和背侧ATN，在预测以前未见过的个体的年龄方面表现出最强大的预测能力。综上所述，我们的研究结果为在童年和青春期进化的大规模内在网络中的BSC动态的时空模式提供了新的见解，表明基于网络的BSC测量代表了一种追踪正常大脑发育的有前途的方法，并可能有助于早期发现非典型发育轨迹。
最近出了真的很多很多论文，各种SOTA。比如今天po的多目标跟踪方向的论文，明天应该会po一篇人群密度估计或者目标检测方向的SOTA论文。最新的论文，Amusi就不详细解读了（可能自己也不会）。
本文对多目标检测跟踪进行了研究，介绍了一种基于深度学习的多目标检测跟踪方法，该方法可以同时检测多个目标并跟踪它们的运动轨迹。文章还介绍了一些基准测试数据库，用于评估跟踪算法的性能，并提供了50个跟踪算法在这两个数据集上的跟踪效果的评估结果。
来源：HyperAI超神经 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文带你了解目标跟踪。 目标跟踪 (Object Tracking) 是机器视觉领域的重要课题，根据跟踪目标的数量，可分为单目标跟踪 (Single Object Tracking，简称 SOT) 和多目标跟踪 (Multi Object Tracking，简称 MOT)。 多目标跟踪往往因为跟踪 ID 众多、遮挡频繁等，容易出现目标跟丢的现象。借助跟踪器 DeepSORT 与检测器 YOLO v5，可以打造一个高性能的实时多目标跟踪模型。 本文
内容概要：目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向，常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生。本文按照跟踪目标数量的差异，分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.14557.pdf
参考：http://www.deardai.com/mysql/idbt94.html https://blog.csdn.net/mimi_csdn/article/details/79446643
还有Oracle 的Timesten、SAP的HANA等，这些商业中间件不在我们研究的范围之内。
简单来讲，关键时刻（MOT）的核心是“通过服务为客户创造价值”的过程。其中为了理解这个过程，需要很好地理解以下名词的定义：
BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
对监控领域的目标跟踪方法以及面临的挑战进行了一个介绍，是一个很好的了解目标跟踪领域的“是什么”和“为什么”问题的文章。
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