简体中文 | English
多目标跟踪(Multi-Object Tracking, MOT)是对给定视频或图片序列，定位出多个感兴趣的目标，并在连续帧之间维持个体的ID信息和记录其轨迹。 当前主流的做法是Tracking By Detecting方式，算法主要由两部分组成：Detection + Embedding。Detection部分即针对视频，检测出每一帧中的潜在目标。Embedding部分则将检出的目标分配和更新到已有的对应轨迹上(即ReID重识别任务)，进行物体间的长时序关联。根据这两部分实现的不同，又可以划分为SDE系列和JDE系列算法。
- SDE(Separate Detection and Embedding)这类算法完全分离Detection和Embedding两个环节，最具代表性的是DeepSORT算法。这样的设计可以使系统无差别的适配各类检测器，可以针对两个部分分别调优，但由于流程上是串联的导致速度慢耗时较长。也有算法如ByteTrack算法为了降低耗时，不使用Embedding特征来计算外观相似度，前提是检测器的精度足够高。
- JDE(Joint Detection and Embedding)这类算法完是在一个共享神经网络中同时学习Detection和Embedding，使用一个多任务学习的思路设置损失函数。代表性的算法有JDE和FairMOT。这样的设计兼顾精度和速度，可以实现高精度的实时多目标跟踪。
PaddleDetection中提供了SDE和JDE两个系列的多种算法实现：
注意：
- 以上算法原论文均为单类别的多目标跟踪，PaddleDetection团队同时也支持了ByteTrack和FairMOT(MCFairMOT)的多类别的多目标跟踪；
- DeepSORT和JDE均只支持单类别的多目标跟踪；
- DeepSORT需要额外添加ReID权重一起执行，ByteTrack可加可不加ReID权重，默认不加；
PaddleDetection团队提供了实时多目标跟踪系统PP-Tracking，是基于PaddlePaddle深度学习框架的业界首个开源的实时多目标跟踪系统，具有模型丰富、应用广泛和部署高效三大优势。 PP-Tracking支持单镜头跟踪(MOT)和跨镜头跟踪(MTMCT)两种模式，针对实际业务的难点和痛点，提供了行人跟踪、车辆跟踪、多类别跟踪、小目标跟踪、流量统计以及跨镜头跟踪等各种多目标跟踪功能和应用，部署方式支持API调用和GUI可视化界面，部署语言支持Python和C++，部署平台环境支持Linux、NVIDIA Jetson等。 PP-Tracking单镜头跟踪采用的方案是FairMOT，跨镜头跟踪采用的方案是DeepSORT。
视频来源：VisDrone和BDD100K公开数据集
教程请参考PP-Tracking之手把手玩转多目标跟踪。
教程请参考PP-Tracking Python部署文档。
教程请参考PP-Tracking C++部署文档。
教程请参考PP-Tracking可视化界面使用文档。
PaddleDetection团队提供了实时行人分析工具PP-Human，是基于PaddlePaddle深度学习框架的业界首个开源的产业级实时行人分析工具，具有模型丰富、应用广泛和部署高效三大优势。 PP-Human支持图片/单镜头视频/多镜头视频多种输入方式，功能覆盖多目标跟踪、属性识别、行为分析及人流量计数与轨迹记录。能够广泛应用于智慧交通、智慧社区、工业巡检等领域。支持服务器端部署及TensorRT加速，T4服务器上可达到实时。 PP-Human跟踪采用的方案是ByteTrack。
PP-Human实时行人分析全流程实战教程链接。
PP-Human赋能社区智能精细化管理教程链接。
一键安装MOT相关的依赖：
pip install -r requirements.txt
# 或手动pip安装MOT相关的库
pip install lap motmetrics sklearn filterpy
注意：
- 预测需确保已安装ffmpeg, Linux(Ubuntu)平台可以直接用以下命令安装：
apt-get update && apt-get install -y ffmpeg。
关于模型选型，PaddleDetection团队提供的总结建议如下：
| MOT方式 | 经典算法 | 算法流程 | 数据集要求 | 其他特点 |
|---|---|---|---|---|
| SDE系列 | DeepSORT,ByteTrack | 分离式，两个独立模型权重先检测后ReID，也可不加ReID | 检测和ReID数据相对独立，不加ReID时即纯检测数据集 | 检测和ReID可分别调优，鲁棒性较高，AI竞赛常用 |
| JDE系列 | FairMOT | 联合式，一个模型权重端到端同时检测和ReID | 必须同时具有检测和ReID标注 | 检测和ReID联合训练，不易调优，泛化性不强 |
注意：
- 由于数据标注的成本较大，建议选型前优先考虑数据集要求，如果数据集只有检测框标注而没有ReID标注，是无法使用JDE系列算法训练的，更推荐使用SDE系列；
- SDE系列算法在检测器精度足够高时，也可以不使用ReID权重进行物体间的长时序关联，可以参照ByteTrack；
- 耗时速度和模型权重参数量计算量有一定关系，耗时从理论上看
不使用ReID的SDE系列 < JDE系列 < 使用ReID的SDE系列；
PaddleDetection团队提供了众多公开数据集或整理后数据集的下载链接，参考数据集下载汇总，用户可以自行下载使用。
根据模型选型总结，MOT数据集可以分为两类：一类纯检测框标注的数据集，仅SDE系列可以使用；另一类是同时有检测和ReID标注的数据集，SDE系列和JDE系列都可以使用。
SDE数据集是纯检测标注的数据集，用户自定义数据集可以参照DET数据准备文档准备。
以MOT17数据集为例，下载并解压放在PaddleDetection/dataset/mot目录下：
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/MOT17.zip
并修改数据集部分的配置文件如下：
num_classes: 1
TrainDataset:
!COCODataSet
dataset_dir: dataset/mot/MOT17
anno_path: annotations/train_half.json
image_dir: images/train
data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']
EvalDataset:
!COCODataSet
dataset_dir: dataset/mot/MOT17
anno_path: annotations/val_half.json
image_dir: images/train
TestDataset:
!ImageFolder
dataset_dir: dataset/mot/MOT17
anno_path: annotations/val_half.json
数据集目录为：
dataset/mot
|——————MOT17
|——————annotations
|——————images
JDE数据集是同时有检测和ReID标注的数据集，首先按照以下命令image_lists.zip并解压放在PaddleDetection/dataset/mot目录下：
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/image_lists.zip
然后按照以下命令可以快速下载各个公开数据集，也解压放在PaddleDetection/dataset/mot目录下：
# MIX数据，同JDE,FairMOT论文使用的数据集
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/MOT17.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/Caltech.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/CUHKSYSU.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/PRW.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/Cityscapes.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/ETHZ.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/MOT16.zip
数据集目录为：
dataset/mot
|——————image_lists
|——————caltech.all
|——————citypersons.train
|——————cuhksysu.train
|——————eth.train
|——————mot16.train
|——————mot17.train
|——————prw.train
|——————Caltech
|——————Cityscapes
|——————CUHKSYSU
|——————ETHZ
|——————MOT16
|——————MOT17
|——————PRW
这几个相关数据集都遵循以下结构：
MOT17
|——————images
| └——————train
| └——————test
└——————labels_with_ids
└——————train
所有数据集的标注是以统一数据格式提供的。各个数据集中每张图片都有相应的标注文本。给定一个图像路径，可以通过将字符串images替换为labels_with_ids并将.jpg替换为.txt来生成标注文本路径。在标注文本中，每行都描述一个边界框，格式如下：
[class] [identity] [x_center] [y_center] [width] [height]
class为类别id，支持单类别和多类别，从0开始计，单类别即为0。identity是从1到num_identities的整数(num_identities是数据集中所有视频或图片序列的不同物体实例的总数)，如果此框没有identity标注，则为-1。[x_center] [y_center] [width] [height]是中心点坐标和宽高，注意他们的值是由图片的宽度/高度标准化的，因此它们是从0到1的浮点数。
注意：
- MIX数据集是JDE和FairMOT原论文使用的数据集，包括Caltech Pedestrian, CityPersons, CUHK-SYSU, PRW, ETHZ, MOT17和MOT16。使用前6者作为联合数据集参与训练，MOT16作为评测数据集。如果您想使用这些数据集，请遵循他们的License。
- MIX数据集以及其子数据集都是单类别的行人跟踪数据集，可认为相比于行人检测数据集多了id号的标注。
- 更多场景的垂类模型例如车辆行人人头跟踪等，垂类数据集也需要处理成与MIX数据集相同的格式，参照数据集下载汇总、车辆跟踪、人头跟踪以及更通用的行人跟踪。
- 用户自定义数据集可参照MOT数据集准备教程去准备。
用户自定义数据集准备请参考MOT数据集准备教程去准备。
@inproceedings{Wojke2017simple,
title={Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric},
author={Wojke, Nicolai and Bewley, Alex and Paulus, Dietrich},
booktitle={2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)},
year={2017},
pages={3645--3649},
organization={IEEE},
doi={10.1109/ICIP.2017.8296962}
}
@inproceedings{Wojke2018deep,
title={Deep Cosine Metric Learning for Person Re-identification},
author={Wojke, Nicolai and Bewley, Alex},
booktitle={2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)},
year={2018},
pages={748--756},
organization={IEEE},
doi={10.1109/WACV.2018.00087}
}
@article{wang2019towards,
title={Towards Real-Time Multi-Object Tracking},
author={Wang, Zhongdao and Zheng, Liang and Liu, Yixuan and Wang, Shengjin},
journal={arXiv preprint arXiv:1909.12605},
year={2019}
}
@article{zhang2020fair,
title={FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking},
author={Zhang, Yifu and Wang, Chunyu and Wang, Xinggang and Zeng, Wenjun and Liu, Wenyu},
journal={arXiv preprint arXiv:2004.01888},
year={2020}
}