用于多目标跟踪的轨迹-检测链接预测

本文介绍了用于多目标跟踪的轨迹-检测链接预测（TDLP）方法。它解决了现有方法的局限性，通过直接从数据中学习关联，避免了手工规则，同时保持了计算效率。本文的重要性在于其提高跟踪精度和效率的潜力，这通过其在多个基准测试中优于跟踪检测和端到端方法的性能得到了证明。与基于度量学习的关联的比较进一步突出了所提出的链接预测方法的有效性，特别是在处理多样化特征时。

• •提出了用于多目标跟踪的轨迹-检测链接预测（TDLP）。
• •TDLP 从数据中学习关联，避免了手工规则。
• •与端到端跟踪器相比，TDLP 具有计算效率。
• •TDLP 在多个基准测试中优于最先进的方法。
• •链接预测比基于度量学习的关联更有效，尤其是在具有异构特征的情况下。