多対象追跡（Multi-Object Tracking: MOT）の目的は、シーン内のすべての物体を検出・追跡し、各物体に一意の識別子を維持することである。本論文では、運動情報と外観情報の利点を統合し、カメラの運動補償およびより精度の高いカルマンフィルタ状態ベクトルを用いる、新たな堅牢な最先端追跡手法を提案する。本研究で開発した追跡器「BoT-SORT」と「BoT-SORT-ReID」は、MOTChallenge [29, 11] データセットにおけるMOT17およびMOT20のテストセットにおいて、MOTA、IDF1、HOTAのすべての主要MOT指標で首位を獲得した。具体的には、MOT17ではMOTA 80.5、IDF1 80.2、HOTA 65.0を達成した。ソースコードおよび事前学習済みモデルは、https://github.com/NirAharon/BOT-SORT にて公開されている。