MOT榜前算法探讨

    复工了，久违了。

    目标跟踪一直是计算机视觉里无法回避的课题，无论是单目标跟踪SOT还是今天要讨论的多目标跟踪MOT，是视频理解里的重要组成部分。其任务一般包括单目标跟踪（SOT，Single Object Tracking），多目标跟踪（MOT，Multi-Object Tracking），视频目标分割（VOS，Video Object Segmentation）等。今天我们主要讨论下多目标跟踪MOT相关论文框架和代码资源列表，单目标跟踪，相对简单点，本来也打算专门开一个版本介绍，没办法复工后有点懒了，后面再看吧，飙泪笑...

现状

    当前的多目标跟踪算法主流是基于检测的框架，即Detection based Tracking(DBT)，所以检测的质量对于跟踪的性能影响是很大的。那么在MOT Challenge上也分别设置了两种赛道，一种是采用官方提供的几种公共检测器的结果，即public赛道，一种是允许参赛者使用自己的检测器，即private赛道。

任务介绍

数学上来看，可以定义如下：    

 

多目标跟踪问题最早出现在雷达信号中目标运动轨迹的跟踪，如同时跟踪飞过来的多架敌人的飞机和多枚导弹。这些算法后来被借鉴用于机器视觉领域的多目标跟踪任务，随着计算机视觉领域的深入研究，近年来研究者对多目标跟踪算法从不同的方面进行了扩展。比如通过扩展单目标跟踪算法来支持多目标的情况，更多的工作从整个视频场景出发，对所有的目标轨迹做了统一的考虑。根据不同的分类标准，多目标跟踪算法有不同的分类方法。比如按照预测校正的跟踪和按照关联方式的跟踪，按照离线方式的关联跟踪和按照在线方式的跟踪，按照确定性推导的跟踪算法和按照概率统计最大化的跟踪等。

按照轨迹形成的时间顺序，多目标跟踪可以分为在线方式的跟踪算法以及离线形式的跟踪过程。如果跟踪的顺序是逐帧方式的：即为在线方式的目标跟踪方法。在线多目标跟踪与人眼实时跟踪目标过程类似，是对每个目标的状态进行估计，然后考虑整体状态的合理性进行约束。这个过程也可以简化为：获得每帧图像检测结果，把检测结果同已有的跟踪轨迹进行关联。如果跟踪算法运行是在视频已经获取结束，所有检测结果都已经提前获取情况下，这种跟踪方法为离线形式的多目标跟踪。离线多目标跟踪算法把检测结果集合作为观察，把轨迹看作检测集合的一种划分，因此跟踪问题转化为子集优化的过程。

 

相关任务：

 

更多介绍参见我的这篇文章。

算法探讨

1.Tracking without bells and whistles(Tracktor++)

作者：Philipp Bergmann，Tim Meinhardt，Laura Leal-Taixe 备注信息：ICCV2019，MOT15~17: 46.6, 56.2. 56.3 MOTA(public） 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1903.05625.pdf 代码链接： https://github.com/phil-bergmann/tracking_wo_bnw

Tracktor++算法是去年出现的一类全新的联合检测和跟踪的框架，这类框架与MOTDT框架最大的不同在于，检测部分不仅仅用于前景和背景的进一步分类，还利用回归对目标进行了进一步修正，因此关于这类框架属于public还是private得争论也存在，这里我们就不做过多的讨论了。

只要熟悉两阶段目标检测算法的应该都能理解这个算法，其核心在于利用跟踪框和观测框代替原有的RPN模块，从而得到真正的观测框，最后利用数据关联实现跟踪框和观测框的匹配。流程图如下：

 

有了检测模块的加持，自然对于检测质量进行了增强，所以效果也得到了大幅提升：

可以看到，DPM、FRCNN和SDP三种检测器输入下的性能差距不大，然而DPM检测器的性能是很差的，所以Tracktor++这类算法对于平衡检测输入的效果提升很大。

 

2.Multiple Object Tracking by Flowing and Fusing(FFT)

作者：Jimuyang Zhang, Sanping Zhou, Xin Chang, Fangbin Wan, Jinjun Wang, Yang Wu, Dong Huang 备注信息：MOT15~17: 46.3, 56.5. 56.5 MOTA(public） 论文链接： https://arxiv.org/abs/2001.11180

这篇文章也是基于Tracktor++的模式，做了很直接的一步操作，即直接增加一个光流预测分支，将Tracktor++中的跟踪框+观测框变成了光流预测框+观测框。注：在MOT17等数据集上表现SOTA！优于Tracktor、LSSTO和FAMNet等网络

 

好处在于光流网络和Faster RCNN可以联合训练，在训练的时候RPN保留，不过从论文来看光流部分好像是固定权重的，其效果相对来说的确更好了：

 

3.Tracking Objects as Points(CenterTrack)

作者：Xingyi Zhou( CenterNet的作者), Vladlen Koltun, and Philipp Krähenbühl 备注信息：同时实现了2D/3D多目标跟踪，包含人和车辆，MOT17：61.4(public）、67.3(private) MOTA, 22FPS!!! KITTI：89.4MOTA 论文链接： http://arxiv.org/abs/2004.01177 代码链接： https://github.com/xingyizhou/CenterTrack

CenterTrack是CenterNet作者基于Tracktor++这类跟踪机制，通过将Faster RCNN换成CenterNet实现的一种多目标跟踪框架，因此跟踪框也就变成了跟踪中心点。

通过上图我们可以大致分析出算法框架，除了对相邻两帧利用CenterNet进行检测之外，还利用了D&T框架的策略，预测同时存在于两帧中目标的相对位移，由此进行跟踪预测。对于提供的观测框，作者通过将这些观测框的中心点映射到一张单通道的heatmap上，然后利用高斯模糊的方式将点的附近区域也考虑进去。

因此CenterTrack相对于CenterNet的不同之处在于，输入维度增加了（两幅3维图像和一张观测位置heatmap），输出变成了两张图像的目标中心位置、大小和相对偏移。

对于测试环节的数据关联部分，作者直接通过中心点的距离来判断是否匹配，是一种贪婪的方式，并非匈牙利算法那种全局的数据关联优化。在训练过程中，作者并非只用相邻帧进行训练，允许跨3帧。

CenterTrack在MOT、KITTI和nuScenes等数据集上的2D/3D多行人/车辆跟踪任务上均取得了SOTA的成绩。

 

4.Towards Real-Time Multi-Object Tracking(JDE)

作者：Zhongdao Wang，Liang Zheng，Yixuan Liu，Shengjin Wang 备注信息：MOT16 74.8 MOTA(private), 22FPS!! 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf 代码链接： https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT

JDE这篇跟这次的主题不是很相符，但是考虑到这也是近期比较热门的实时多目标跟踪算法，我们也一起讲。它的框架出发点是为了增加特征的复用性，基于检测算法（作者采用的是YOLOv3），在原本的分类和回归分支上增加了一个表观特征提取的分支。

文中作者重点介绍了多任务网络框架的训练方式，首先分析了三种Loss：

对于triplet loss，这个在表观模型的metric learning任务中很常见，作者采用了batch hard模式，并提出了triplet loss的上界，推导很简单，关键在于多的那个1。为了更好地跟交叉熵损失函数进行比较，作者将上界进行了平滑。那么区别就在于g，g表示的正负样本的权重。在交叉熵损失函数中，所有的负样本都会参与计算，然而在triplet loss中，负样本是采样出来的，所以：

作者通过实验也论证了上面的结论，所以在metric learning中作者采用了交叉熵损失函数。最后关于各个任务的损失函数的权重，作者提出了一种自适应平衡的加权方式：

其中的s是一种度量不同任务下个体损失的不确定性因子，详细的原理可参见CVPR2018的《 Multi-task learning using uncertainty to weigh losses for scene geometry and semantics》关于方差不确定性对于多任务权重的影响分析。

速度和效果俱佳：

5.A Simple Baseline for Multi-Object Tracking
作者团队：华科&微软亚研院
备注：MOT15~20(private)：59.0、68.7、67.5、58.7 MOTA 速度30fps
代码链接：https://github.com/ifzhang/FairMOT

近期又开源了一篇MOT的新SOTA，也是实时的，也是CenterNet为底层的（CenterTrack刚开源了）。

这篇论文的立意是两部分，一个是类似于CenterTrack的基于CenterNet的联合检测和跟踪的框架，一个是类似于JDE，但是却又不同的，探讨了检测框架与ReID特征任务的集成问题。

作者称这类框架为one-shot MOT框架，论文一开始作者讨论了检测框架和ReID任务的关系：

作者的意思是anchor-based的检测框架中存在anchor和特征的不对齐问题，所以这方面不如anchor-free框架。作者因为这个问题而选择了anchor-free算法——CenterNet，不过其用法并不是类似于CenterTrack[2]中采取的类似于D&T的孪生联合方式，而是采用的Tracktor++的方式。

我们知道原始的anchor-free框架的大多数backbone都是采用了骨骼关键点中的hourglass结构：

 

谈到了Re-ID网络中典型的多尺度问题，所以就提出要将hourglass结构改成上图中的多尺度融合的形式。最后通过两个分支完成了检测和Re-ID任务的集成，那么接下来的部分就是如何训练。

在训练部分呢，同样地，考虑到正负样本不均衡问题，作者采用了focal loss的形式：

其中M(x,y)表示的是heatmap在(x,y)处存在目标的概率，而对于box size和offset则采用L1 loss：

最后对于Re-ID分支而言，作者采用了identification式的分类框架，这里面的L就是不同的ID的one-hot表示，p就是网络预测的分类置信度。

在实验部分，作者先是通过实验证明anchor-free的框架比anchor-based框架更适合reid：

 

紧接着论证了多尺度融合框架对于Re-ID的影响：

结果： 

private赛道：

资源

数据集

MOT：包含2D MOT2015、3D MOT2015、MOT16、MOT17和MOT17Det等多个子数据集，提供了ACF、DPM、Faster RCNN、SDP等多个检测器输入。包含不同的相机视角、相机运动、场景和时间变化以及密集场景。

KITTI：提供了汽车和行人的标注，场景较稀疏。

TUD Stadtmitte：包含3D人体姿态识别、多视角行人检测和朝向检测、以及行人跟踪的标注，相机视角很低，数据集不大。

ETHZ：由手机拍摄的多人跟踪数据集，包含三个场景。

EPFL：多摄像头采集的行人检测和跟踪数据集，每隔摄像头离地2米，实验人员就是一个实验室的，分为实验室、校园、平台、通道、篮球场这5个场景，每个场景下都有多个摄像头，每个摄像头拍摄2分钟左右。

KIT AIS：空中拍摄的，只有行人的头

PETS：比较早期的视频，有各式各样的行人运动。

DukeMTMC：多摄像头多行人跟踪。

MOTS：多目标跟踪与分割。

评价体系

ClearMOT

IDF1

Code: python、matlab

Top 算法

Tracking Objects as Points | [pdf][code] | arXiv(2019) | CenterTrack

Refinements in Motion and Appearance for Online Multi-Object Tracking| [pdf][code] |arXiv(2019) | MIFT

Multiple Object Tracking by Flowing and Fusing |[pdf] |arXiv(2019) |FFT

A Unified Object Motion and Affinity Model for Online Multi-Object Tracking |[pdf][code]|CVPR2020 |UMA

Towards Real-Time Multi-Object Tracking | [pdf][code] | arXiv(2019) | JDE(private)

A Simple Baseline for Multi-Object Tracking | 【pdf】| [code] arXiv(2020) | FairMOT(public&private)

 

综述

Multiple Object Tracking: A Literature Review

Machine Learning Methods for Solving Assignment Problems in Multi-Target Tracking

Deep Learning in Video Multi-Object Tracking_ A Survey

Globally-Optimal Greedy Algorithms for Tracking a Variable Number of Objects

 

工具

DarkLabel: 可构建目标检测、目标跟踪、ReID数据集的标注软件

 

CVPR 2020 AI城市挑战赛4大赛道（车辆计数、车辆重识别、车辆跟踪、交通异常检测）优胜团队代码官方汇总！

NVIDIAAICITYCHALLENGE/2020AICITY_Code_From_Top_Teams

 

参考文献：

1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/126558285

2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/125395219

3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/107908399

4.https://zhuanlan.zhihu.com/p/109181757

5.https://zhuanlan.zhihu.com/p/108670114

6.https://zhuanlan.zhihu.com/p/97449724