作者：Yifu Zhang 等 发表时间：2021 Paper 原文：ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box 开源代码：ByteTrack

ByteTrack 是基于 tracking-by-detection 范式的跟踪方法。作者提出了一种简单高效的数据关联方法 BYTE。它和之前跟踪算法的最大区别在于，并不是简单的去掉低分检测结果，正如论文标题所述，Assiciating Every Detection Box。利用检测框和跟踪轨迹之间的相似性，在保留高分检测结果的同时，从低分检测结果中去除背景，挖掘出真正的物体（遮挡、模糊等困难样本），从而降低漏检并提高轨迹的连贯性。速度到 30 FPS（单张 V100），各项指标均有突破。就我个人 demo 测试来看，相比 deep sort，ByteTrack 在遮挡情况下的提升非常明显。但是需要注意的是，由于ByteTrack 没有采用外表特征进行匹配，所以跟踪的效果非常依赖检测的效果，也就是说如果检测器的效果很好，跟踪也会取得不错的效果，但是如果检测的效果不好，那么会严重影响跟踪的效果。

ByteTrack 的核心在于 BYTE，也就是说可以套用任何