大合集！近两年目标跟踪资源全汇总（论文、模型代码、优秀实验室）

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导读：目标跟踪是计算机视觉领域中非常热门且具有挑战性的研究主题之一。近年来，基于深度学的的目标跟踪取得了巨大的进展，为了方便大家研究学习，极市整理了一份2019年至2020年的目标跟踪相关资源合集，包括顶会论文（CVPR/ECCV/ICCV）、算法汇总以及目标跟踪国内外优秀实验室，详见下文：

顶会论文

2020

CVPR2020(共33篇)

【1】How to Train Your Deep Multi-Object Tracker
作者｜Yihong Xu, Aljosa Osep, Yutong Ban, Radu Horaud, Laura Leal-Taixe, Xavier Alameda-Pineda
论文｜https://arxiv.org/abs/1906.06618
代码｜https://github.com/yihongXU/deepMOT

【2】Learning a Neural Solver for Multiple Object Tracking
作者｜Guillem Braso, Laura Leal-Taixe
论文｜https://arxiv.org/abs/1912.07515
代码｜https://github.com/dvl-tum/mot_neural_solver（PyTorch）

【3】GNN3DMOT: Graph Neural Network for 3D Multi-Object Tracking With 2D-3D Multi-Feature Learning
作者｜Xinshuo Weng, Yongxin Wang, Yunze Man, Kris M. Kitani
论文｜https://arxiv.org/abs/2006.07327
代码｜https://github.com/xinshuoweng/GNN3DMOT（PyTorch）

【4】A Unified Object Motion and Affinity Model for Online Multi-Object Tracking
作者｜Junbo Yin, Wenguan Wang, Qinghao Meng, Ruigang Yang, Jianbing Shen
论文｜https://arxiv.org/abs/2003.11291
代码｜https://github.com/yinjunbo/UMA-MOT

【5】Learning Multi-Object Tracking and Segmentation From Automatic Annotations
作者｜Lorenzo Porzi, Markus Hofinger, Idoia Ruiz, Joan Serrat, Samuel Rota Bulo, Peter Kontschieder
论文｜https://arxiv.org/abs/1912.02096

ECCV2020（共26篇）

【1】Segment as Points for Efficient Online Multi-Object Tracking and Segmentation（Oral）

论文｜https://arxiv.org/abs/2007.01550
作者｜Zhenbo Xu, Wei Zhang, Xiao Tan, Wei Yang, Huan Huang, Shilei Wen, Errui Ding, Liusheng Huang
代码｜https://github.com/detectRecog/PointTrack

【2】Chained-Tracker: Chaining Paired Attentive Regression Results for End-to-End Joint Multiple-Object Detection and Tracking
论文｜https://arxiv.org/abs/2007.14557
作者｜Jinlong Peng, Changan Wang, Fangbin Wan, Yang Wu, Yabiao Wang, Ying Tai, Chengjie Wang, Jilin Li, Feiyue Huang, Yanwei Fu

【3】TAO: A Large-scale Benchmark for Tracking Any Object
论文｜https://arxiv.org/abs/2005.10356
作者｜Achal Dave, Tarasha Khurana, Pavel Tokmakov, Cordelia Schmid, Deva Ramanan
代码｜https://github.com/TAO-Dataset/tao

【4】Weakly-Supervised Cell Tracking via Backward-and-Forward Propagation
论文｜http://arxiv.org/abs/2007.15258
作者｜Kazuya Nishimura, Junya Hayashida, Chenyang Wang, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise
代码｜https://github.com/naivete5656/WSCTBFP

【5】Towards End-to-end Video-based Eye-Tracking
论文｜https://arxiv.org/abs/2007.13120
作者｜Seonwook Park, Emre Aksan, Xucong Zhang, Otmar Hilliges
代码｜https://ait.ethz.ch/projects/2020/EVE

2019

CVPR2019（共19篇）

【1】SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking With Very Deep Networks
作者｜Bo Li, Wei Wu, Qiang Wang, Fangyi Zhang, Junliang Xing, Junjie Yan
论文｜https://arxiv.org/abs/1812.11703
代码｜https://github.com/STVIR/pysot

【2】Tracking by Animation: Unsupervised Learning of Multi-Object Attentive Trackers
作者｜Zhen He, Jian Li, Daxue Liu, Hangen He, David Barber
论文｜https://arxiv.org/abs/1809.03137
代码｜https://github.com/zhen-he/tracking-by-animation

【3】Target-Aware Deep Tracking
作者｜Xin Li, Chao Ma, Baoyuan Wu, Zhenyu He, Ming-Hsuan Yang
论文｜https://arxiv.org/abs/1904.01772
代码｜https://github.com/XinLi-zn/TADT

【4】SPM-Tracker: Series-Parallel Matching for Real-Time Visual Object Tracking
作者｜Guangting Wang, Chong Luo, Zhiwei Xiong, Wenjun Zeng
论文｜https://arxiv.org/abs/1904.04452

【5】Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking
作者｜Zhipeng Zhang, Houwen Peng
论文｜https://arxiv.org/abs/1901.01660
代码｜https://github.com/researchmm/SiamDW

ICCV2019（共11篇）

【1】Learning Discriminative Model Prediction for Tracking（Oral）
作者｜Goutam Bhat, Martin Danelljan, Luc Van Gool, Radu Timofte
论文｜https://arxiv.org/abs/1904.07220
代码｜https://github.com/visionml/pytracking

【2】GradNet: Gradient-Guided Network for Visual Object Tracking
作者｜Peixia Li, Boyu Chen, Wanli Ouyang, Dong Wang, Xiaoyun Yang, Huchuan Lu
论文｜https://arxiv.org/abs/1909.06800
代码｜https://github.com/LPXTT/GradNet-Tensorflow

【3】Learning the Model Update for Siamese Trackers
作者｜Lichao Zhang, Abel Gonzalez-Garcia, Joost van de Weijer, Martin Danelljan, Fahad Shahbaz Khan
论文｜https://arxiv.org/abs/1908.00855
代码｜https://github.com/zhanglichao/updatenet

【4】Skimming-Perusal' Tracking: A Framework for Real-Time and Robust Long-Term Tracking
作者｜Bin Yan, Haojie Zhao, Dong Wang, Huchuan Lu, Xiaoyun Yang
论文｜https://arxiv.org/abs/1909.01840
代码｜https://github.com/iiau-tracker/SPLT

【5】Learning Aberrance Repressed Correlation Filters for Real-Time UAV Tracking
作者｜Ziyuan Huang, Changhong Fu, Yiming Li, Fuling Lin, Peng Lu
论文｜https://arxiv.org/abs/1908.02231
代码｜https://github.com/vision4robotics/ARCF-tracker

算法

首先推荐两篇综述性论文：

【1】Deep Learning for Visual Tracking: A Comprehensive Survey
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1912.00535.pdf

23页、207篇参考文献的多目标跟踪综述（2013-2019）。在OTB2013、OTB2015、VOT2018和LaSOT上对基于深度学习的最新目标跟踪方法进行了全面综述：介绍14种常用视觉跟踪数据集，超过50种历年的SOTA算法(如SiamRPN++)。

【2】DEEP LEARNING IN VIDEO MULTI-OBJECT TRACKING: A SURVEY
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1907.12740v4.pdf

部分benchmark汇总：

【1】LaSOT："Deep Meta Learning for Real-Time Visual Tracking based on Target-Specific Feature Space." arXiv (2018)
paper：https://arxiv.org/pdf/1809.07845.pdf
project：https://cis.temple.edu/lasot/

【2】OxUvA long-term dataset+benchmark："Long-term Tracking in the Wild: a Benchmark." ECCV (2018)
paper：https://arxiv.org/pdf/1803.09502.pdf
project：https://oxuva.github.io/long-term-tracking-benchmark/

【3】TrackingNet: "TrackingNet: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild." ECCV (2018)
paper：https://arxiv.org/pdf/1803.10794.pdf
project：https://silviogiancola.github.io/publication/2018-03-trackingnet/details/

实验室

（以下排名不分先后，如有遗漏，欢迎补充）

上海交通大学：林巍峣
https://www.sohu.com/a/162408443_473283

大连理工大学：卢湖川
http://ice.dlut.edu.cn/lu/

澳大利亚国立大学：Hongdong Li
http://users.cecs.anu.edu.au/~hongdong/

香港理工大学：Lei Zhang
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/

中国科学院自动化研究所：张天柱
http://nlpr-web.ia.ac.cn/mmc/homepage/tzzhang/index.html

上海交通大学：CHAO MA
https://www.chaoma.info/

加州大学默塞德分校：Ming-Hsuan Yang
https://faculty.ucmerced.edu/mhyang/

卢布尔雅那大学卢布尔雅那大学：Matej Kristan
https://www.vicos.si/People/Matejk

哈佛大学：João F. Henriques，Luca Bertinetto
https://www.robots.ox.ac.uk/~joao/

Torr Vision Group
https://www.robots.ox.ac.uk/~tvg/people.php

苏黎世联邦理工学院：Martin Danelljan
https://users.isy.liu.se/cvl/marda26/

商汤科技tracking组：武伟，王强，朱政

腾讯 AI Lab 宋奕兵 https://ybsong00.github.io/

阿里巴巴：ET实验室

参考：

1.CVPR 2020 论文大盘点—目标跟踪篇

https://mp.weixin.qq.com/s/IaizDEfvRc0JrLrF--P2eA

2.https://github.com/foolwood/benchmark_results

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