本文介绍了多物体跟踪领域的几种新方法，包括基于“Mask R-CNN”的实例级跟踪框架、结合短期和长期模型的视觉目标跟踪方法，以及通过路径一致性学习物体匹配的新理论。这些方法在多个基准测试中表现优异，显著提升了跟踪性能和鲁棒性。