MOT算法分为无检测跟踪和基于检测跟踪两种类型,二者的主要区别是前者需要在检测前初始化跟踪目标的数量,后者则无需,而是依赖于检测器的输出。在目标检测中,曾涌现出以R-CNN系列[4-7]、SPPNet等为代表的Two-stage检测框架,和以SSD系列[6]、YOLO系列[7-9]等为代表的One-stage检测框架。与Two-stage需要生成建议框不同,One-stage直接产生物体的类别概率和位置坐标值,经过单次检测即可得到最终的检测结果,检测速度更快。

MOT算法中，无检测跟踪需要在检测前初始化跟踪目标的数量，而基于检测跟踪则无需，而是依赖检测器的输出。而在目标检测领域，有Two-stage检测框架（如R-CNN系列、SPPNet等）和One-stage检测框架（如SSD系列、YOLO系列等）。Two-stage需要生成建议框，而One-stage直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可得到最终的检测结果，检测速度更快。

相关问题

目标跟踪之 MOT 金典算法

### 经典多目标跟踪(MOT)算法综述

#### 检测后跟踪（Tracking-by-Detection, TBD）

检测后跟踪是一种经典的MOT方法，在该框架下，首先独立于跟踪过程执行对象检测。随后利用这些检测结果来建立和维护各个目标的轨迹。此方式通常依赖高质量的对象检测器提供可靠的候选框位置估计。为了关联不同时刻之间的检测结果并形成连贯的目标路径，TBD采用多种策略和技术，比如基于外观模型、运动预测以及图优化的方法等[^3]。

def track_by_detection(detections):
    tracks = []
    for frame_dets in detections:
        # 更新现有轨迹状态
        update_existing_tracks(tracks, frame_dets)
        # 初始化新出现的目标轨迹
        initialize_new_tracks(frame_dets, tracks)
    return tracks

#### 联合检测跟踪（Joint Detection and Tracking, JDT）

不同于TBD先检再跟的做法，JDT试图在同一阶段完成检测与跟踪的任务。这类方法通过构建统一的概率模型或学习机制，使两者能够互相促进，从而提高整体性能。具体实现上可以涉及到端到端训练神经网络架构的设计，其中不仅包含了用于定位个体实例的空间坐标回归分支，还集成了负责维持长时间身份一致性的特征嵌入模块。

class JointDetectionAndTrackingModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(JointDetectionAndTrackingModel, self).__init__()
        # 定义共享卷积层和其他组件...
    
    def forward(self, input_images):
        features = extract_shared_features(input_images)
        bbox_predictions = predict_bounding_boxes(features)
        identity_embeddings = generate_identity_embeddings(features)
        return bbox_predictions, identity_embeddings

基于深度学习的多目标跟踪（MOT）算法

### 基于深度学习的多目标跟踪 (MOT) 算法概述

#### 实现原理

基于深度学习的多目标跟踪算法通常依赖于两个主要组件：目标检测和数据关联。对于每一个时间帧，先通过高性能的目标检测模型获取候选边界框及其置信度分数；随后，在多个连续的时间帧之间建立这些检测结果之间的联系，即完成轨迹预测的任务。

- **目标检测**：现代 MOT 方法广泛采用了先进的卷积神经网络架构来进行高效而精准的对象定位与分类工作。例如 RetinaNet 和 YOLOv3/4 这样的单级检测器因其快速推理能力和良好的准确性而在实际应用中备受青睐[^2]。

- **特征提取**：除了位置信息外，还需要从每一帧中的物体实例处抽取鲁棒性强且区分度高的表征向量用于后续的身份匹配过程。常用的技术有 Siamese Networks 或者 Re-ID（Re-Identification）模块来捕捉个体间的相似性和差异性。

- **数据关联**：这是指如何决定不同视频片段里哪些观测对应同一个真实世界实体的问题。可以采取卡尔曼滤波、匈牙利算法或是图优化等策略解决这一挑战。此外，近年来兴起的一些端到端可训练框架也试图直接从原始像素级别输入推断出完整的运动路径。

#### 研究论文推荐

一篇具有代表性的研究文献是《FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking》，该文章提出了一个名为 FairMOT 的联合训练方案，它巧妙地融合了检测子网和重识别子网，并共享同一套骨干参数以减少计算开销并提高整体效率。此方法不仅实现了卓越的效果而且具备较强的泛化能力适用于各种场景下的行人追踪任务。

另一篇值得关注的工作来自 ICCV 2019，《Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric》(SORT)，作者们介绍了一种简易在线实时跟踪算法——Deep SORT，其核心思想在于引入深层外观描述符改进传统 Kalman Filter + Hungarian Algorithm 组合所构建的基础版本(SORT)，从而显著增强了处理遮挡情况的能力以及长期稳定性表现。

#### 代码示例

下面给出一段简单的 Python 伪代码展示了一个基本版的基于检测的结果进行多目标跟踪的过程：

import numpy as np
from sklearn.utils.linear_assignment_ import linear_assignment

class Tracker(object):
    def __init__(self, max_age=1, min_hits=3): 
        self.max_age = max_age
        self.min_hits = min_hits
        self.trackers = []
        
    def update(self,dets=np.empty((0, 5))):
        trks = np.zeros((len(self.trackers), 5))
        to_del = []

        # 更新现有轨迹的状态...
    
def iou_batch(bb_test, bb_gt):
    """
    计算两组边界的交集除以并集(IoU)
    :param bb_test: 测试样本集合形状(Nx4)
    :param bb_gt: 地面实况集合形状(Mx4)
    :return: IoUs矩阵大小NxM
    """

# ...其余部分省略...

if __name__ == "__main__":
    tracker = Tracker()
    while True:
        detections = get_detections_from_image(image)  # 获取当前帧的所有检测结果
        tracker.update(detections)                      # 使用新来的detection更新tracklets状态