目标跟踪(Object-Tracking)问题是目前深度学习中研究的热点问题，紧张用在安防监控和自动驾驶上，个中目标跟踪问题又分为单目标跟踪问题和多目标跟踪问题。
单目标跟踪是指在视频的初始帧上框出单个目标，然后预测后续帧中该目标的大小和位置，单目标跟踪范例算法有:Mean Shift、TLD(基于在线学习的跟踪)、KCF(基于干系滤波性)。多目标跟踪不像单目标跟踪一样先在初始帧上框出单个目标，而是追踪多个目标的大小和位置，且每一帧中目标的数量和位置都会有变革，多目标跟踪算法范例有：SORT、DeepSORT。
多目标跟踪MOT(Multi-Object-Tracking)：紧张任务是给定一个图像序列，找到图像序列中运动的物体，并将不同帧的运动物体进行识别，也便是给定一个确定准确的ID,这些物体可以是任意的，物体可以是人、车辆、各种动物等。
多目标跟踪算法分类
如上图所示，多目标跟踪算法可分为基于检测的多目标跟踪DBT（Detection-Based Tracking）和基于初始框无需检测器的多目标跟踪DFT(Detection-Free Tracking)。在单目标跟踪中，我们每每会利用给定的初始框，在后续视频帧中对初始框内的物体进行位置预测。而多目标跟踪算法，大部分都是不考虑初始框的，缘故原由是目标的频繁消逝与产生问题。
在多目标跟踪领域常用的跟踪策略是TBD（Tracking-by-Detecton），又或者也可叫DBT（Detection-Based-Tracking）。即在每一帧进行目标检测，再利用目标检测的结果来进行目标跟踪，这一步也称为数据关联。而DFT(Deteciton-Free Tracking),常常用于须要人工标定视频的第一帧图像中的目标，之后边检测边跟踪，常用于单目标跟踪，由于DFT目标须要人工标定，对付非第一帧涌现的目标或者中间帧消逝的目标没办法处理。
如上图，多目标跟踪又可以分为在线跟踪(Online Tracking)和离线跟踪（Offline Tracking）。在线跟踪（Online）是指当前帧的预测只能利用当前帧与之前的帧的信息来进行跟踪，也便是说视频中的第3帧只能利用视频之前的第2帧和第一帧的目标的信息来进行跟踪，Online跟踪是不许可修正以往的跟踪结果。离线跟踪(Offline) : 没有在线跟踪只能利用之前帧的局限，对付每一帧的预测，离线跟踪都能利用全体视频的信息，更随意马虎得到一个全局最优解，Offline跟踪是可以修正以往的跟踪结果。
多目标跟踪问题
一样平常多目标跟踪，须要处理以下几个问题：
处理新目标的涌现和老目标的消逝；跟踪目标的运动预测和相似度判别，即上一帧与下一帧目标的匹配；跟踪目标之间的重叠和遮挡处理；跟踪目标丢失一段韶光后再重新涌现的再识别。如上图，多目标跟踪算法事情流程如下：
第一步：给定视频原始帧
第二步：运行工具检测器，如Faster Rcnn、YOLO等目标检测算法，检测以得到工具的边界框。
第三步：将所有目标检测框中对应的目标抠出来，进行特色提取(包括表不雅观特色或者运动特色)。
第四步: 进行相似度打算，打算前后两帧目标之间的匹配程度（前后属于同一个目标的之间的间隔比较小，不同目标之间的间隔比较大）。
第五步：数据关联，为每个工具分配目标的ID，常用匈牙利算法。
多目标跟踪算法benckmarkMOT 数据集：是2015年开始的 MOT Challenge多目标检测跟踪寻衅赛提出的数据集，关注的目标紧张是移动的行人和车辆，目前MOT Challenge寻衅赛发布了MOT15、MOT16、MOT17、MOT18、MOT19、MOT20版本数据集。数据集主页：https://motchallenge.net/
KITTI数据集: 针对自动驾驶的数据集，由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技能研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的打算机视觉算法评测数据集。KITTI包含市区、村落庄和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。数据集主页：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php多目标跟踪算法评价指标对付多目标跟踪，最紧张的评价指标便是MOTA，这个指标综合了三点成分：FP、FN、IDsw。FP即FalsePostive，为误检测的目标数量；FN即FalseNegetive，为未检出的真实目标数量；IDsw.即同一目标发生ID切换的次数。MOTA越高，代表一个Tracker综合性能越好，上限为100，下限负无穷。
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