多目标跟踪资源合辑：车辆与行人跟踪的代码与数据集

资源摘要信息:"多目标跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向，尤其在车辆跟踪、行人跟踪等场景中有着广泛的应用。该技术的目的是在视频序列中准确地识别和追踪多个目标对象。本文档集合了相关于多目标跟踪的文件、代码、笔记本、数据集以及其他必要资源，并且通过谷歌的合作项目Google Colab提供了一个便利的云端开发环境。 1. 联合检测技术：联合检测是多目标跟踪中的一个重要方面，它涉及到同时进行目标检测和跟踪。例如，CenterTrack利用点作为跟踪对象的表示，这在处理复杂场景时显示出较好的性能。DEFT则是将目标检测与跟踪任务结合起来，通过检测嵌入的方式提高跟踪的准确性。 2. 身份嵌入技术：在多目标跟踪中，身份嵌入用于识别和区分不同目标，从而在复杂背景下实现稳定跟踪。MOTS多目标跟踪和细分方法提出了一种综合方法，同时考虑了跟踪和分割的问题，以获得更好的性能。 3. 实时多目标跟踪技术：实时性是多目标跟踪技术的一个重要考量点，尤其是在对延迟敏感的应用场景中，如自动驾驶汽车的行人检测。文献“迈向实时多对象跟踪”提出了加速跟踪算法，使其更接近实时应用的需求。 4. 基准测试和方法评估：为了推动多目标跟踪技术的发展，研究者们提出了多个基准测试来评估不同方法的性能。例如，“用于多对象跟踪的简单基准”提供了一个标准化的测试平台，以比较不同跟踪算法的效果。 5. 深度学习在多目标跟踪中的应用：深度相似性网络等深度学习方法在多目标跟踪中展现出强大的能力，通过学习目标的内在特征来进行更加精确的跟踪。 标签信息反映了该集合资源专注于多目标跟踪技术的多个子领域，如车辆跟踪、行人跟踪、实时跟踪、联合检测与跟踪、深度学习方法等。标签包括“vehicle-tracking”（车辆跟踪）、“multi-object-tracking”（多目标跟踪）、“tracking-by-detection”（基于检测的跟踪）、“pedestrian-tracking”（行人跟踪）、“realtime-mot”（实时多目标跟踪）、“joint-detection-and-tracking”（联合检测与跟踪）和“JupyterNotebook”（Jupyter笔记本，用于数据分析和实验记录）。 最后，“Multi-Object-Tracking-Google-Colab-main”是Google Colab的压缩包文件名称，表明了文件中包含的是多目标跟踪相关的主要资源，可以通过Google Colab方便地在线运行和测试。"