多目标跟踪总结

PaddleDetection库： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.6/configs/mot/README.md

综述文章：https://arxiv.org/pdf/2205.10766.pdf

现在主流的目标跟踪方法基本都是trackinig by detection, detection可以是任意目标检测器， 如yolo, faster rcnn等等， detection后， 目标跟踪问题就转换为了数据关联的问题， 也就是同一个目标如何在不同的数据帧中给关联起来。

为了更好地进行数据关联， 很多方法都用到了ReID的方法。 通俗地讲， 一般都是用CNN网络提取特征，用这个特征更好地关联数据。 这个特征就是把检测框的中的目标图像单独抠出来， 通过CNN网络提取特征向量， 这个过程也叫embedding。

SDE(Separated Detection and Embedding)就是Detection和Embedding是两个分开的网络，JDE(Joint Detection and Embedding )就是Detection 和Embedding公用一个网络。SDE的优点是灵活， 可以灵活采用任意的Detection和Embedding网络。 JDE 因为是共享网络，不能灵活组合， 假如想换个检测器， 那就得重来了。但一般JDE的效果更好一些。