【MOT】《Multiple Object Tracking in Recent Times: A Literature Review》

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原文

Bashar M, Islam S, Hussain K K, et al. Multiple object tracking in recent times: A literature review[J]. arXiv preprint arXiv:2209.04796, 2022.
https://arxiv.org/pdf/2209.04796

参考文章

多目标跟踪最新综述（基于Transformer/图模型/检测和关联/孪生网络）

文章目录

1 MOT MAIN CHALLENGES
2 MOT APPROACHES
3 MOT BENCHMARKS
4 MOT METRICS
5 APPLICATIONS
6 FUTURE DIRECTIONS

1 MOT MAIN CHALLENGES

（1）Occlusion

（2）Challenges for Lightweight Architecture

（3）Some Common Challenges

inaccurate object detection
motion blurring
ID Switching

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2 MOT APPROACHES

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（1）Transformer

transformer专门处理序列信息，所以transformer可以完美地完成逐帧处理

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Meinhardt T, Kirillov A, Leal-Taixe L, et al. Trackformer: Multi-object tracking with transformers[C]//Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2022: 8844-8854.

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（2）Graph Model

从连续帧中检测到的一组目标被视为一个节点，两个节点之间的链接被视为一个边缘。通常情况下，数据关联是通过应用匈牙利算法来完成的

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Dai P, Weng R, Choi W, et al. Learning a proposal classifier for multiple object tracking[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021: 2443-2452.

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（3）Detection and Target Association

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（4）Attention Module

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Wan J X, Zhang H, Zhang J, et al. Dsrrtracker: Dynamic search region refinement for attention-based siamese multi-object tracking[J]. arXiv preprint arXiv:2203.10729, 2022.

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（5）Motion Model

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（6）Siamese Network

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Xing D, Evangeliou N, Tsoukalas A, et al. Siamese transformer pyramid networks for real-time UAV tracking[C]//Proceedings of the IEEE/CVF winter conference on applications of computer vision. 2022: 2139-2148.

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（7）Tracklet Association

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Yu E, Li Z, Han S. Towards discriminative representation: Multi-view trajectory contrastive learning for online multi-object tracking[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022: 8834-8843.