ByteTrack

ByteTrack 是一个基于关联检测框的多目标跟踪（MOT）算法框架，旨在提升遮挡、低置信度场景下的轨迹连续性与ID一致性。其核心特点是摒弃传统阈值过滤，对所有检测框（包括低分框）进行关联，利用轨迹相似性区分真实目标与背景噪声；技术上基于PyTorch实现，支持实时推理（30 FPS@V100），具备轻量部署能力。适用于智能交通监控、人群行为分析、工业视觉巡检等需高精度、长时序目标身份保持的视频分析场景。