北邮提出分层交并比（IoU）跟踪框架HIT，实现统一的分层跟踪 ！

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多目标跟踪（MOT）旨在跨帧检测并关联给定类别的所有目标。当前的主流解决方案，例如ByteTrack和StrongSORT++，遵循混合 Pipeline 模式，先在线完成大部分关联工作，然后使用离线技巧如插值和全局链接来细化结果。 尽管这种范式在应用上提供了灵活性，但两个阶段之间的不连贯设计导致了次优的性能。 在本文中，作者提出了一个名为 HIT 的 分层IoU跟踪 框架，通过利用轨迹片段间隔作为先验，实现了统一的分层跟踪。 为了确保简洁性，仅使用IoU进行关联，而放弃了繁重的外观模型、巧妙的辅助线索和学习型关联模块。 作者进一步识别了关于目标大小、摄像机移动和分层线索的三个不一致性问题，并设计了相应的解决方案以确保关联的可靠性。 尽管方法简单，但作者的方法在四个数据集上，即MOT17、KITTI、DanceTrack和VisDrone上取得了令人鼓舞的性能， ………………………………