深度学习驱动的多目标跟踪关联模型新进展

多目标跟踪(Multiobject Tracking, MOT)是计算机视觉领域的重要研究领域，特别是在视频监控、自动驾驶、机器人导航和行为分析等场景中发挥关键作用。传统的基于检测的MOT方法通常分为关联模型和关联状态推理两部分，其中关联模型是核心，它负责计算下一帧检测响应与当前帧目标之间的连接概率，以便于优化策略进行有效决策。 早期的研究中，关联模型主要依赖于特征表达，如目标外观特征（如颜色直方图、方向梯度直方图和协方差特征）和运动特征。尽管外观特征在一般情况下表现良好，但在复杂场景如拥挤、遮挡、光照变化和相似外观目标时，易导致误关联。为解决这些问题，研究人员开始探索融合运动特征，提升模型的鲁棒性。 然而，自2015年MOTChallenge数据集发布以来，手工设计的特征面临着挑战，因为它们难以处理遮挡、光照变化和目标形变等问题，这促使了深度学习技术在多目标跟踪领域的潜在应用。深度神经网络(DNNs)在图像分类和目标检测中的出色表现，预示着它们有可能改进MOT的性能。 然而，基于深度学习的多目标跟踪研究较少，主要受限于以下几个因素：首先，多目标跟踪任务的训练样本相对稀缺，难以满足深度学习模型对大量标注数据的需求；其次，现有的DNN通常是在大规模图像分类数据集上训练，可能无法充分捕捉目标间的细微差异和视频中的动态特征。这表明，深度学习在MOT中的应用仍处于初级阶段，需要解决如何有效地利用深度学习的优势来构建更为精确和鲁棒的关联模型，以及如何设计针对多目标跟踪特性的专用网络结构和训练策略。 未来的研究方向可能包括开发端到端的深度学习架构，以自动学习和融合多模态特征，如外观、运动和环境上下文信息。同时，针对小样本问题，可能需要发展更有效的迁移学习和半监督学习方法。此外，探索自适应或增量学习策略，以适应不断变化的场景条件和目标行为，将是提高多目标跟踪性能的关键。深度学习为多目标跟踪带来了新的可能性，但仍需克服特定的技术挑战以实现其潜力。