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ByteTrack 是一個簡單、快速、強大的多對象跟蹤器，通過關聯每個 Detection Box?進行多對象跟蹤。
多對象跟蹤 (MOT) 旨在估計視頻中對象的邊界框和身份。大多數方法通過關聯得分高于閾值的檢測框來獲取身份。檢測分數低的物體，例如被遮擋的物體，會被簡單地丟棄；這帶來了不可忽視的真實物體缺失和碎片化軌跡。為了解決這個問題，我們提出了一種簡單、有效和通用的關聯方法，通過關聯每個檢測框而不是只關聯高分框來進行跟蹤。對于低分檢測框，我們利用它們與軌跡的相似性來恢復真實對象并過濾掉背景檢測。當應用于 9 個不同的最先進跟蹤器時，我們的方法在 IDF1 分數上實現了從 1 到 10 分的持續改進。為了提出 MOT 最先進的性能，我們設計了一個簡單而強大的跟蹤器，命名為 ByteTrack。我們首次在單臺 V100 GPU 上以 30 FPS 的運行速度在 MOT17 的測試集上實現了 80.3 MOTA、77.3 IDF1 和 63.1 HOTA。
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MOT 挑戰測試集的結果
| Dataset | MOTA | IDF1 | HOTA | MT | ML | FP | FN | IDs | FPS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MOT17 | 80.3 | 77.3 | 63.1 | 53.2% | 14.5% | 25491 | 83721 | 2196 | 29.6 |
| MOT20 | 77.8 | 75.2 | 61.3 | 69.2% | 9.5% | 26249 | 87594 | 1223 | 13.7 |
MOT 挑戰測試集上的可視化結果
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