Tracking-by-detection是MOT中的一个经典高效的流派，通过相似度（位置、外观、运动等信息）来关联检测框得到跟踪轨迹。由于视频中场景的复杂性，检测器无法得到完美的检测结果。为了处理true positive/false positive的trade-off，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。但是这样做合理吗？答案是否定的。黑格尔说过：“存在即合理。”低分检测框往往预示着物体的存在（例如遮挡严重的物体）。简单地把这些物体丢弃会给MOT带来不可逆转的错误，包括大量的漏检和轨迹中断，降低整体跟踪性能。

沿着多目标跟踪（MOT）中tracking-by-detection的范式，本文提出了一种简单高效的数据关联方法BYTE，利用检测框和跟踪轨迹之间的相似性，在保留高分检测结果的同时，从低分检测结果中去除背景，挖掘出真正的物体（遮挡、模糊等困难样本），从而降低漏检并提高轨迹的连贯性。BYTE能轻松应用到9种state-of-the-art的MOT方法中，并取得1-10个点不等的IDF1指标的提升。基于BYTE提出了一个跟踪方法ByteTrack，首次以30 FPS的运行速度在MOT17上取得80.3 MOTA，77.3 IDF1和63.1 HOTA，目前位居MOTChallenge榜单第一。作者还在开源代码中加入了将BYTE应用到不同MOT方法中的教程以及ByteTrack的部署代码。

Paper: https://arxiv.org/abs/2110.06864

Code: https://github.com/ifzhang/ByteTrack

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

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