多目标跟踪（MOT）论文和代码资源列表

最新推荐文章于 2025-01-08 11:45:49 发布

QoDeveloper

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文章标签：目标跟踪人工智能计算机视觉

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本文列举了多目标跟踪（MOT）领域的关键论文及对应的开源代码，包括Simple Online and Realtime Tracking, DeepSORT, FairMOT, CenterTrack和Tracktor等。这些资源涵盖传统到深度学习的MOT方法，为研究者和开发者提供了深入理解与实践MOT技术的入口。注意，资源可能存在更新，使用时建议查证最新版本。" 118281875,7389187,YARN任务日志解析：深入理解FINISHED状态,"['hadoop', 'yarn', '任务监控', '日志分析', '性能优化']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

多目标跟踪（Multiple Object Tracking，MOT）是计算机视觉领域中一个重要的任务，旨在从视频序列中准确地检测和跟踪多个移动目标。近年来，MOT领域取得了许多重要的研究成果，涉及各种不同的方法和技术。以下是一些与多目标跟踪相关的论文和代码资源，供研究者和开发者参考。

“Simple Online and Realtime Tracking” by Bewley et al. (ECCV 2016)
代码链接：https://github.com/abewley/sort ↗
“DeepSORT: A Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric” by Woerter et al. (ICCV 2019)
代码链接：https://github.com/nwojke/deep_sort ↗
“FairMOT: On the Fairness of Detection and Tracking” by Zhu et al. (ECCV 2020)
代码链接：https://github.com/ifzhang/Fa