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霸榜SOTA！多目标跟踪算法ByteTrack！华科、港大、字节出品！

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985人工智能博士笔记推荐

周志华《机器学习》手推笔记正式开源！附pdf下载链接，Github2500星！

今天推荐的是华科、港大、字节出品的多目标跟踪算法ByteTrack！目前在多目标跟踪MOT榜单第一！30FPS速度在MOT17上成绩是80.3 MOTA，77.3 IDF1和63.1 HOTA。文章开源算法！2021年10月最新文章！

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文章地址: http://arxiv.org/abs/2110.06864

开源地址: https://github.com/ifzhang/ByteTrack

Leaderboard: https://motchallenge.net/results/MOT17/?det=Private

摘要：

霸榜SOTA！多目标跟踪算法ByteTrack！华科、港大、字节出品！_第2张图片

多目标跟踪(MOT)的目标是估计视频中目标的边界框和特征。大多数方法通过关联得分高于阈值的检测框来获得身份。低检测分数的物体，例如被遮挡的物体，被简单地丢弃，这导致不可忽略的真实物体丢失和碎片轨迹。为了解决这一问题，我们提出了一种简单、有效、通用的关联方法，即通过关联每个检测框而不是高分检测框进行跟踪。对于分数较低的检测框，我们利用它们与小轨迹的相似性来恢复真实目标，并过滤掉背景检测。当应用于9个不同的最先进的跟踪器时，我们的方法实现了从1到10点的IDF1分数的一致改进。为了提高MOT的性能，我们设计了一个简单而强大的跟踪器——ByteTrack。我们首次在单个V100 GPU上以30 FPS的运行速度，在mo17测试集上实现了80.3 MOTA, 77.3 IDF1和63.1 HOTA。

效果对比：

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目前大部分MOT方法会选择一个阈值，只保留高于这个阈值的检测结果来做关联得到跟踪结果，低于这个阈值的检测结果直接丢弃。BYTE将高分框和低分框分开处理，利用低分检测框和跟踪轨迹之间的相似性，从低分框中挖掘出真正的物体，过滤掉背景。

流程

（1）分两类：高分框+低分框

（2）第一次先用高分框和之前的轨迹匹配

（3）第二次用低分框与第一次没有匹配上的高分框的跟踪轨迹进行匹配

（4）对于没有匹配上轨迹的高分框，建立一个新的跟踪轨迹。对于没有匹配检测框的跟踪轨迹，保留30帧，以便于后面再次匹配

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我们的方法的例子关联每个检测框。(a)显示所有检测框及其得分。(b)显示了以往方法获得的tracklet，这些tracklet与得分高于阈值(即0.5)的检测框相关联。相同的盒子颜色代表相同的身份。(c)显示用我们的方法得到的轨迹。虚线框表示使用卡尔曼滤波的前一个轨迹的预测框。两个低分检测框与之前的tracklet正确匹配

算法流程

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使用YOLOX作为目标检测器。在数据关联的过程中，和SORT一样，只使用卡尔曼滤波来预测当前帧的跟踪轨迹在下一帧的位置，预测的框和实际的检测框之间的IoU作为两次匹配时的相似度，通过匈牙利算法完成匹配

实验效果：

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作者做的内容充分，并且很有意思，大家可以看一下代码进一步学习

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我是王博Kings，985AI博士，华为云专家、CSDN博客专家（人工智能领域优质作者）。单个AI开源项目现在已经获得了2100+标星。现在在做AI相关内容，欢迎一起交流学习、生活各方面的问题，一起加油进步！

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