RTAT：一种鲁棒的两阶段关联跟踪器用于多目标跟踪
原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。发表于：。本研究解决了现有多目标跟踪（MOT）方法在复杂场景下的关联能力不足的问题。论文提出了一种鲁棒的两阶段关联跟踪器RTAT，通过第一阶段生成高纯度的轨迹段，第二阶段则利用消息传递图神经网络将短轨迹段合并为完整轨迹，从而显著提升了跟踪性能。在MOT17和MOT20基准测试中，RTAT在多个主要指标上排名第一，展现了其优秀的跟踪能力和实际应用潜力。
本研究提出了一种鲁棒的两阶段关联跟踪器RTAT，通过生成高纯度的轨迹段并利用消息传递图神经网络合并为完整轨迹，提升了跟踪性能。在MOT17和MOT20基准测试中，RTAT排名第一，展现了优秀的跟踪能力和实际应用潜力。
