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在目标检测与跟踪领域，常见的算法可分为检测与跟踪分离（Tracking-by-Detection）和联合检测跟踪（Joint Detection and Tracking）两大类，以下是代表性算法及其特点的简述：1. 检测与跟踪分离（Tracking-by-Detection）核心思路：先通过目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）获取每帧的检测框，再通过数据关联算法（如匈牙利算法）将不同帧的检测框关联为轨迹。SORT（Simple Online and Realtime Tracking）特点：基于卡尔曼滤波预测目标位置，用匈牙利算法匹配检测框与历史轨迹，仅利用IoU作为关联指标，速度快但依赖检测精度。DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）改进：在SORT基础上引入深度特征（如ReID模型提取的外观特征）和级联匹配策略，提升遮挡和密集场景下的跟踪稳定性。ByteTrack创新：利用低分检测框（如YOLO系列中置信度较低的框）辅助关联，减少目标丢失，在复杂场景中表现优异。2. 联合检测跟踪（Joint Detection and Tracking）核心思路：将检测与跟踪任务统一建模，通过共享特征或端到端训练提升效率。FairMOT特点：基于CenterNet的检测头，同时预测目标位置和ReID特征，实现检测与重识别的联合优化，平衡速度与精度。JDE（Joint Detection and Embedding）创新：在YOLOv3基础上扩展特征提取分支，同步输出检测框和外观嵌入向量，减少推理时间。TransTrack技术：基于Transformer架构，利用自注意力机制建模目标间的时空关系，支持跨帧特征交互，适合长时跟踪。3. 基于Transformer的跟踪算法DETR系列（如TrackFormer）原理：将目标跟踪视为序列预测问题，通过Transformer解码器直接生成轨迹，无需显式数据关联，但计算成本较高。MOTR（Multi-Object Tracking with Transformer）改进：引入轨迹查询（Track Query）动态更新目标状态，支持端到端训练，在复杂场景中表现突出。4. 单目标跟踪（SOT）与多目标跟踪（MOT）结合SiamRPN++（单目标跟踪）特点：基于孪生网络（Siamese Network）和区域提议网络（RPN），实现高速单目标跟踪，常用于MOT中的局部重检测。PrDiMP（Probabilistic Discriminative Model Prediction）创新：结合概率建模和判别式学习，提升遮挡和形变场景下的鲁棒性。5. 轻量化与实时性优化NanoTrack目标：针对边缘设备设计，通过知识蒸馏和模型剪枝，在保持精度的同时实现超低延迟（如100+ FPS）。OC-SORT（Oriented Conservative SORT）改进：优化SORT的卡尔曼滤波参数，减少运动模型漂移，适合低帧率或快速运动场景。