[2206.14651] BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking

The goal of multi-object tracking (MOT) is detecting and tracking all the objects in a scene, while keeping a unique identifier for each object. In this paper, we present a new robust state-of-the-art tracker, which can combine the advantages of motion and appearance information, along with camera-motion compensation, and a more accurate Kalman filter state vector. Our new trackers BoT-SORT, and BoT-SORT-ReID rank first in the datasets of MOTChallenge [29, 11] on both MOT17 and MOT20 test sets, in terms of all the main MOT metrics: MOTA, IDF1, and HOTA. For MOT17: 80.5 MOTA, 80.2 IDF1, and 65.0 HOTA are achieved. The source code and the pre-trained models are available at https://github.com/NirAharon/BOT-SORT

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@KzhtTkhs BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking👀 ByteTrack越えのトラッキング性能は良いのですけど、6.6fpsだと使い道かなり絞られるなー。。。 ちゃんと読んでないけど6.6fpsってGPU使っての数値かこれ、、、🤔 t.co/92BW8E6nDW

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