ByteTrack核心原理解析：关联每个检测框的创新跟踪范式

ByteTrack核心原理解析：关联每个检测框的创新跟踪范式

【免费下载链接】ByteTrack [ECCV 2022] ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/by/ByteTrack

引言：多目标跟踪的痛点与ByteTrack的突破

在计算机视觉领域，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，MOT）是一项极具挑战性的任务，它要求算法能够在连续视频帧中准确地识别和跟踪多个目标。传统的MOT方法普遍面临一个棘手的问题：如何有效利用低置信度检测框。大多数算法简单地过滤掉置信度低于阈值的检测结果，这导致了大量有用信息的丢失，尤其是在目标被遮挡或外观发生较大变化的情况下。

ByteTrack（Byte-level Tracking）作为一种创新的多目标跟踪算法，提出了一种全新的范式来解决这一痛点。它的核心思想是：不应该简单地丢弃低置信度检测框，而是通过关联每个检测框来充分利用所有可用信息。这种方法不仅提高了跟踪的准确性，还显著增强了算法在复杂场景下的鲁棒性。

本文将深入剖析ByteTrack的核心原理，包括其创新的跟踪策略、数据关联机制、运动模型以及在各种实际场景中的应用。通过阅读本文，您将能够：

• 理解ByteTrack与传统多目标跟踪算法的本质区别
• 掌握ByteTrack的核心技术组件及其工作原理
• 学会如何实现和优化ByteTrack算法
• 了解ByteTrack在不同应用场景中的性能表现

ByteTrack算法概述

ByteTrack是由字节跳动公司提出的一种高效、准确的多目标跟踪算法，首次发表于ECCV 2022会议。该算法的核心创新在于其独特的检测框关联策略，它充分利用了所有检测结果，无论是高置信度还是低置信度的，从而显著提升了跟踪性能。

ByteTrack的核心优势

ByteTrack相比传统MOT算法具有以下几个关键优势：

1. 充分利用检测信息：不丢弃低置信度检测框，而是通过关联策略有效利用这些信息
2. 简单高效：不需要复杂的特征提取和匹配网络，计算成本低
3. 鲁棒性强：在目标遮挡、快速移动等复杂场景下表现优异
4. 易于部署：可以与各种目标检测算法结合，适应性强

ByteTrack算法框架

ByteTrack的整体框架可以分为以下几个主要步骤：

1. 目标检测：使用目标检测算法（如YOLOX）在当前帧中检测目标，得到一系列检测框及其置信度
2. 检测框分类：将检测框分为高置信度（通常置信度>0.5）和低置信度（通常0.1<置信度≤0.5）两类
3. 第一阶段关联：使用匈牙利算法将高置信度检测框与已有的跟踪轨迹进行关联
4. 第二阶段关联：将未匹配的跟踪轨迹与低置信度检测框进行再次关联
5. 跟踪结果更新：根据关联结果更新跟踪轨迹，包括新增、更新和删除轨迹

ByteTrack核心技术详解

状态表示与运动模型

ByteTrack采用卡尔曼滤波器（Kalman Filter）来预测目标的运动状态。每个目标的状态由一个8维向量表示：

[x, y, a, h, vx, vy, va, vh]

其中：

• (x, y)：目标 bounding box 的中心坐标
• a：宽高比（aspect ratio）
• h：高度
• (vx, vy, va, vh)：对应上述四个参数的速度

卡尔曼滤波器的状态转移矩阵设计如下：

self._motion_mat = np.eye(2 * ndim, 2 * ndim)
for i in range(ndim):
    self._motion_mat[i, ndim + i] = dt

这个矩阵假设目标在连续帧之间做匀速运动，位置和速度的关系由时间间隔dt决定。

检测框关联策略

ByteTrack的核心创新在于其两阶段关联策略，这也是它能够有效利用低置信度检测框的关键。

第一阶段：高置信度检测框关联

在第一阶段，ByteTrack使用匈牙利算法（Hungarian Algorithm）将高置信度检测框与已有的跟踪轨迹进行关联。关联的代价矩阵基于交并比（IoU）计算：

dists = matching.iou_distance(strack_pool, detections)
if not self.args.mot20:
    dists = matching.fuse_score(dists, detections)
matches, u_track, u_detection = matching.linear_assignment(dists, thresh=self.args.match_thresh)

这里的iou_distance计算了跟踪轨迹预测位置与检测框之间的IoU距离，而fuse_score则将检测框的置信度融入代价矩阵中，进一步优化关联结果。

第二阶段：低置信度检测框关联

在第二阶段，ByteTrack将第一阶段未匹配的跟踪轨迹与低置信度检测框进行再次关联：

r_tracked_stracks = [strack_pool[i] for i in u_track if strack_pool[i].state == TrackState.Tracked]
dists = matching.iou_distance(r_tracked_stracks, detections_second)
matches, u_track, u_detection_second = matching.linear_assignment(dists, thresh=0.5)

这一步能够找回那些因为检测置信度暂时下降而丢失的目标，显著提高了跟踪的连续性和鲁棒性。

轨迹管理

ByteTrack对轨迹的生命周期进行了精细的管理，包括轨迹的创建、更新和删除。

轨迹状态定义

ByteTrack将轨迹分为三种状态：

class TrackState(Enum):
    New = 0
    Tracked = 1
    Lost = 2
    Removed = 3

• New：新创建的轨迹，尚未被确认
• Tracked：正在被跟踪的活跃轨迹
• Lost：暂时丢失的轨迹
• Removed：被删除的轨迹

轨迹创建

当一个检测框在第一阶段关联中没有匹配到任何已有轨迹，且其置信度高于一定阈值时，会创建一个新的轨迹：

for inew in u_detection:
    track = detections[inew]
    if track.score < self.det_thresh:
        continue
    track.activate(self.kalman_filter, self.frame_id)
    activated_starcks.append(track)

轨迹更新

对于成功关联的轨迹，ByteTrack使用卡尔曼滤波器更新其状态：

def update(self, new_track, frame_id):
    self.frame_id = frame_id
    self.tracklet_len += 1

    new_tlwh = new_track.tlwh
    self.mean, self.covariance = self.kalman_filter.update(
        self.mean, self.covariance, self.tlwh_to_xyah(new_tlwh))
    self.state = TrackState.Tracked
    self.is_activated = True

    self.score = new_track.score

轨迹删除

对于长时间未匹配到检测框的轨迹，ByteTrack会将其标记为Removed状态并从跟踪列表中删除：

for track in self.lost_stracks:
    if self.frame_id - track.end_frame > self.max_time_lost:
        track.mark_removed()
        removed_stracks.append(track)

数据关联实现细节

ByteTrack使用线性分配算法（linear assignment）来解决数据关联问题。具体实现如下：

def linear_assignment(cost_matrix, thresh):
    if cost_matrix.size == 0:
        return np.empty((0, 2), dtype=int), tuple(range(cost_matrix.shape[0])), tuple(range(cost_matrix.shape[1]))
    matches, unmatched_a, unmatched_b = [], [], []
    cost, x, y = lap.lapjv(cost_matrix, extend_cost=True, cost_limit=thresh)
    for ix, mx in enumerate(x):
        if mx >= 0:
            matches.append([ix, mx])
    unmatched_a = np.where(x < 0)[0]
    unmatched_b = np.where(y < 0)[0]
    matches = np.asarray(matches)
    return matches, unmatched_a, unmatched_b

这个函数使用LAPJV算法（一种高效的线性分配算法）来找到最优的匹配结果，同时考虑了成本阈值，超过阈值的匹配将被视为无效。

ByteTrack完整工作流程

下面我们详细介绍ByteTrack的完整工作流程，包括初始化和每帧处理的具体步骤。

初始化

在初始化阶段，ByteTrack需要设置一些关键参数，包括检测置信度阈值、匹配阈值、轨迹缓冲大小等：

def __init__(self, args, frame_rate=30):
    self.tracked_stracks = []  # 正在跟踪的轨迹
    self.lost_stracks = []     # 丢失的轨迹
    self.removed_stracks = []  # 已删除的轨迹

    self.frame_id = 0
    self.args = args
    self.det_thresh = args.track_thresh + 0.1  # 检测阈值
    self.buffer_size = int(frame_rate / 30.0 * args.track_buffer)  # 轨迹缓冲大小
    self.max_time_lost = self.buffer_size  # 最大丢失时间
    self.kalman_filter = KalmanFilter()  # 卡尔曼滤波器

每帧处理流程

ByteTrack处理每一帧的完整流程如下：

具体实现代码如下：

def update(self, output_results, img_info, img_size):
    self.frame_id += 1
    activated_starcks = []
    refind_stracks = []
    lost_stracks = []
    removed_stracks = []

    # 处理检测结果
    if output_results.shape[1] == 5:
        scores = output_results[:, 4]
        bboxes = output_results[:, :4]
    else:
        output_results = output_results.cpu().numpy()
        scores = output_results[:, 4] * output_results[:, 5]
        bboxes = output_results[:, :4]  # x1y1x2y2
    
    # 图像缩放
    img_h, img_w = img_info[0], img_info[1]
    scale = min(img_size[0] / float(img_h), img_size[1] / float(img_w))
    bboxes /= scale

    # 区分高/低置信度检测框
    remain_inds = scores > self.args.track_thresh
    inds_low = scores > 0.1
    inds_high = scores < self.args.track_thresh
    inds_second = np.logical_and(inds_low, inds_high)
    
    dets = bboxes[remain_inds]
    scores_keep = scores[remain_inds]
    dets_second = bboxes[inds_second]
    scores_second = scores[inds_second]

    # 创建检测对象
    if len(dets) > 0:
        detections = [STrack(STrack.tlbr_to_tlwh(tlbr), s) for
                      (tlbr, s) in zip(dets, scores_keep)]
    else:
        detections = []

    # 第一阶段关联：高置信度检测框
    strack_pool = joint_stracks(self.tracked_stracks, self.lost_stracks)
    STrack.multi_predict(strack_pool)
    dists = matching.iou_distance(strack_pool, detections)
    if not self.args.mot20:
        dists = matching.fuse_score(dists, detections)
    matches, u_track, u_detection = matching.linear_assignment(dists, thresh=self.args.match_thresh)

    # 更新匹配到的轨迹
    for itracked, idet in matches:
        track = strack_pool[itracked]
        det = detections[idet]
        if track.state == TrackState.Tracked:
            track.update(det, self.frame_id)
            activated_starcks.append(track)
        else:
            track.re_activate(det, self.frame_id, new_id=False)
            refind_stracks.append(track)

    # 第二阶段关联：低置信度检测框
    if len(dets_second) > 0:
        detections_second = [STrack(STrack.tlbr_to_tlwh(tlbr), s) for
                      (tlbr, s) in zip(dets_second, scores_second)]
    else:
        detections_second = []
    
    r_tracked_stracks = [strack_pool[i] for i in u_track if strack_pool[i].state == TrackState.Tracked]
    dists = matching.iou_distance(r_tracked_stracks, detections_second)
    matches, u_track, u_detection_second = matching.linear_assignment(dists, thresh=0.5)

    # 更新二次匹配到的轨迹
    for itracked, idet in matches:
        track = r_tracked_stracks[itracked]
        det = detections_second[idet]
        if track.state == TrackState.Tracked:
            track.update(det, self.frame_id)
            activated_starcks.append(track)
        else:
            track.re_activate(det, self.frame_id, new_id=False)
            refind_stracks.append(track)

    # 处理未匹配的轨迹
    for it in u_track:
        track = r_tracked_stracks[it]
        if not track.state == TrackState.Lost:
            track.mark_lost()
            lost_stracks.append(track)

    # 初始化新轨迹
    for inew in u_detection:
        track = detections[inew]
        if track.score < self.det_thresh:
            continue
        track.activate(self.kalman_filter, self.frame_id)
        activated_starcks.append(track)

    # 更新轨迹状态
    for track in self.lost_stracks:
        if self.frame_id - track.end_frame > self.max_time_lost:
            track.mark_removed()
            removed_stracks.append(track)

    # 合并轨迹列表
    self.tracked_stracks = [t for t in self.tracked_stracks if t.state == TrackState.Tracked]
    self.tracked_stracks = joint_stracks(self.tracked_stracks, activated_starcks)
    self.tracked_stracks = joint_stracks(self.tracked_stracks, refind_stracks)
    self.lost_stracks = sub_stracks(self.lost_stracks, self.tracked_stracks)
    self.lost_stracks.extend(lost_stracks)
    self.lost_stracks = sub_stracks(self.lost_stracks, self.removed_stracks)
    self.removed_stracks.extend(removed_stracks)
    self.tracked_stracks, self.lost_stracks = remove_duplicate_stracks(self.tracked_stracks, self.lost_stracks)

    # 输出激活的轨迹
    output_stracks = [track for track in self.tracked_stracks if track.is_activated]
    return output_stracks

ByteTrack算法实现与优化

关键数据结构

ByteTrack定义了一个STrack类来表示单个目标的跟踪轨迹：

class STrack(BaseTrack):
    shared_kalman = KalmanFilter()
    
    def __init__(self, tlwh, score):
        self._tlwh = np.asarray(tlwh, dtype=np.float)
        self.kalman_filter = None
        self.mean, self.covariance = None, None
        self.is_activated = False
        self.score = score
        self.tracklet_len = 0
    
    # 其他方法：predict, activate, re_activate, update等

这个类继承自BaseTrack，后者提供了一些基本的轨迹管理功能，如轨迹ID生成、状态转换等。

算法优化技巧

ByteTrack在实现过程中采用了多种优化技巧来提高性能：

1. 多线程预测：使用多线程同时预测多个轨迹的状态，提高处理速度

@staticmethod
def multi_predict(stracks):
    if len(stracks) > 0:
        multi_mean = np.asarray([st.mean.copy() for st in stracks])
        multi_covariance = np.asarray([st.covariance for st in stracks])
        for i, st in enumerate(stracks):
            if st.state != TrackState.Tracked:
                multi_mean[i][7] = 0
        multi_mean, multi_covariance = STrack.shared_kalman.multi_predict(multi_mean, multi_covariance)
        for i, (mean, cov) in enumerate(zip(multi_mean, multi_covariance)):
            stracks[i].mean = mean
            stracks[i].covariance = cov

2. 矩阵运算优化：使用向量化操作代替循环，提高计算效率

def multi_predict(self, mean, covariance):
    std_pos = [
        self._std_weight_position * mean[:, 3],
        self._std_weight_position * mean[:, 3],
        1e-2 * np.ones_like(mean[:, 3]),
        self._std_weight_position * mean[:, 3]]
    std_vel = [
        self._std_weight_velocity * mean[:, 3],
        self._std_weight_velocity * mean[:, 3],
        1e-5 * np.ones_like(mean[:, 3]),
        self._std_weight_velocity * mean[:, 3]]
    sqr = np.square(np.r_[std_pos, std_vel]).T

    motion_cov = []
    for i in range(len(mean)):
        motion_cov.append(np.diag(sqr[i]))
    motion_cov = np.asarray(motion_cov)

    mean = np.dot(mean, self._motion_mat.T)
    left = np.dot(self._motion_mat, covariance).transpose((1, 0, 2))
    covariance = np.dot(left, self._motion_mat.T) + motion_cov

    return mean, covariance

3. 距离计算优化：使用Cython实现IoU计算，提高关联阶段的速度

def ious(atlbrs, btlbrs):
    ious = np.zeros((len(atlbrs), len(btlbrs)), dtype=np.float)
    if ious.size == 0:
        return ious

    ious = bbox_ious(
        np.ascontiguousarray(atlbrs, dtype=np.float),
        np.ascontiguousarray(btlbrs, dtype=np.float)
    )

    return ious

这里的bbox_ious函数是使用Cython实现的，比纯Python实现快一个数量级以上。

ByteTrack性能评估

数据集与评价指标

ByteTrack在多个公开MOT数据集上进行了评估，包括：

• MOT17：包含14个视频序列，主要是行人跟踪场景
• MOT20：包含8个视频序列，目标密度更高，难度更大
• DanceTrack：包含20个视频序列，以舞蹈场景为特色，目标运动更加复杂

评价指标主要包括：

• MOTA（Multiple Object Tracking Accuracy）：综合考虑误检、漏检和身份切换
• IDF1（ID F1 Score）：衡量轨迹身份一致性的指标
• FPS（Frames Per Second）：处理速度

与其他算法的性能对比

在MOT17数据集上，ByteTrack与其他主流MOT算法的性能对比：

算法	MOTA	IDF1	FPS
SORT	64.1	60.3	260
DeepSORT	63.7	66.1	20
JDE	73.3	74.3	23
FairMOT	74.9	77.3	25
ByteTrack	77.3	80.3	30

可以看出，ByteTrack在MOTA和IDF1指标上都显著优于传统的SORT和DeepSORT算法，同时保持了较高的处理速度。

在更具挑战性的MOT20数据集上，ByteTrack依然表现出色：

算法	MOTA	IDF1	FPS
DeepSORT	50.4	51.1	20
FairMOT	59.8	64.1	25
ByteTrack	67.2	70.1	30

ByteTrack在MOTA指标上比FairMOT高出7.4个百分点，充分证明了其在高密度人群场景下的优势。

消融实验

为了验证ByteTrack各个组件的贡献，作者进行了一系列消融实验：

配置	MOTA	IDF1
基线（仅高置信度检测框）	71.3	75.9
+ 低置信度检测框关联	74.8	78.6
+ 轨迹删除策略优化	75.5	79.2
+ 卡尔曼滤波改进	77.3	80.3

实验结果表明，低置信度检测框的关联策略贡献了3.5个MOTA点，是ByteTrack性能提升的主要原因。

ByteTrack应用场景

视频监控

ByteTrack在视频监控场景中具有广泛的应用前景，特别是在人流统计、异常行为检测等方面。其高准确率和实时性使得它能够满足实际监控系统的需求。

自动驾驶

在自动驾驶领域，ByteTrack可以用于跟踪周围的车辆、行人和骑行者等交通参与者，为决策系统提供关键的运动状态信息。

动作分析

ByteTrack的高精度轨迹跟踪能力使其成为动作分析的理想工具，例如在体育比赛分析、舞蹈动作识别等场景中。

实现示例

下面是一个使用ByteTrack进行视频目标跟踪的简单示例：

import cv2
from yolox.tracker.byte_tracker import BYTETracker
from yolox.data.data_augment import ValTransform
from yolox.utils import postprocess

# 初始化ByteTrack
tracker = BYTETracker(args, frame_rate=30)

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture("input.mp4")
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

# 处理每一帧
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 目标检测
    outputs, img_info = model.inference(frame)
    outputs = postprocess(outputs, args.num_classes, args.confthre, args.nmsthre)
    
    # 目标跟踪
    online_targets = tracker.update(outputs[0], [img_info['height'], img_info['width']], args.test_size)
    
    # 绘制跟踪结果
    online_tlwhs = []
    online_ids = []
    for t in online_targets:
        tlwh = t.tlwh
        tid = t.track_id
        online_tlwhs.append(tlwh)
        online_ids.append(tid)
        
        # 绘制bounding box和ID
        x1, y1, w, h = tlwh
        cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x1 + w), int(y1 + h)), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, f"ID: {tid}", (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow("ByteTrack Demo", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

总结与展望

主要贡献

ByteTrack作为一种创新的多目标跟踪算法，其主要贡献包括：

1. 提出了一种两阶段关联策略，充分利用了低置信度检测框的信息
2. 在保持高跟踪精度的同时，实现了实时处理速度
3. 不需要复杂的特征提取网络，易于部署和扩展

局限性与未来方向

尽管ByteTrack取得了显著的性能提升，但仍存在一些局限性：

1. 对于严重遮挡的目标，跟踪性能仍有提升空间
2. 在目标快速运动或外观变化剧烈的场景中，身份切换问题依然存在
3. 对检测结果的质量较为敏感，检测性能下降会直接影响跟踪效果

未来的研究方向可能包括：

1. 结合更先进的特征提取方法，如Transformer，提高特征匹配的鲁棒性
2. 引入场景感知信息，如相机运动补偿、场景结构约束等
3. 开发端到端的多目标跟踪模型，进一步优化检测和跟踪的协同工作

附录：ByteTrack代码仓库与使用指南

ByteTrack的官方代码仓库地址为：https://gitcode.com/gh_mirrors/by/ByteTrack

环境配置

# 克隆代码仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/by/ByteTrack.git
cd ByteTrack

# 创建虚拟环境
conda create -n bytetrack python=3.8
conda activate bytetrack

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

# 安装pycocotools
pip install cython
pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'

模型下载

预训练模型可以从官方仓库下载：

# 下载YOLOX模型
wget https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1rc0/yolox_s.pth -P ./pretrained

# 下载ByteTrack模型
wget https://github.com/ifzhang/ByteTrack/releases/download/v0.1.0/mot17_half.pth.tar -P ./pretrained

运行演示

# 视频演示
python tools/demo_track.py video -f exps/example/mot/yolox_s_mix_det.py -c pretrained/mot17_half.pth.tar --fp16 --fuse --save_result --video_path path/to/your/video

训练模型

# 训练MOT模型
python tools/train.py -f exps/example/mot/yolox_s_mix_det.py -d 8 -b 64 --fp16 -o -c pretrained/yolox_s.pth

评估模型

# 在MOT17数据集上评估
python tools/eval.py -f exps/example/mot/yolox_s_mix_det.py -c pretrained/mot17_half.pth.tar -b 64 --fp16 --fuse --test --dataset mot17

通过以上步骤，您可以快速部署和使用ByteTrack算法进行多目标跟踪任务。

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【免费下载链接】ByteTrack [ECCV 2022] ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/by/ByteTrack