论文链接：https://arxiv.org/abs/2110.06864

代码链接：https://github.com/ifzhang/ByteTrack

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

沿着多目标跟踪（MOT）中tracking-by-detection的范式，我们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我们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。我们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。

 

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