ByteTrack 多目标跟踪 测试笔记

这个目前只能做行人跟踪，不能做车辆或者别的物体跟踪。

以下简介转自：

ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box - 知乎

1. Motivation

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。

2. BYTE

为了解决之前方法丢弃低分检测框的不合理性，我们提出了一种简单、高效、通用的数据关联方法BYTE (each detection box is a basic unit of the tracklet, as byte in computer program)。直接地将低分框和高分框放在一起与轨迹关联显然是不可取的，会带来很多的背景（false positive）。BYTE将高分框和低分框分开处理，利

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