摘要
多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）的目标是在场景中检测并持续追踪所有目标，同时为每个目标保持唯一的标识符。本文提出了一种新型的、性能卓越的前沿跟踪算法——BoT-SORT及其改进版本BoT-SORT-ReID，该算法能够有效融合运动信息与外观特征，引入相机运动补偿机制，并采用更精确的卡尔曼滤波状态向量。在MOTChallenge数据集的MOT17和MOT20测试集上，BoT-SORT与BoT-SORT-ReID在所有主要MOT评估指标（MOTA、IDF1和HOTA）上均取得第一名的优异成绩。具体而言，在MOT17数据集上，分别达到80.5的MOTA、80.2的IDF1和65.0的HOTA。相关源代码及预训练模型已开源，可访问 https://github.com/NirAharon/BOT-SORT 获取。