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多目标跟踪是计算机视觉领域重要的研究课题,在交通监控、自动驾驶以及虚拟现实等领域应用广泛。近年来,随着深度学习的快速发展和目标检测算法精度的不断提升,基于检测的多目标跟踪算法已超越传统跟踪方法,成为当前多目标跟踪算法的主流。文中首先回顾了传统多目标跟踪算法的发展过程,然后介绍了基于检测的两类多目标跟踪算法,即在线多目标跟踪算法及离线多目标跟踪算法,之后将算法在MOT16数据集上的运行结果进行对比分析,并依据两类跟踪算法的优缺点对基于检测的多目标跟踪做出总结与展望。