Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection

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AI 解读 由 AI 自动生成，仅供参考

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection 是一个面向目标检测与跟踪领域的开源资源集合，汇集了大量深度学习相关的论文、数据集、代码实现及其他实用资料。它系统整理了静态图像中的目标检测（如 YOLO、SSD、RetinaNet 等主流方法）、视频中的目标检测、单目标与多目标跟踪等多个方向的研究成果，并覆盖从传统方法到前沿技术（如无锚框检测、图神经网络、强化学习等）的广泛内容。该资源库特别适合计算机视觉领域的研究人员和开发者快速了解领域进展、复现经典算法或构建新模型。对于需要处理视频分析、自动驾驶、无人机监控、细胞追踪等任务的团队，也能从中找到对应的数据集和基准代码。其结构清晰、分类细致，是进入目标感知任务的理想起点。

使用场景

某生物医学研究团队正在开发一套用于活细胞动态行为分析的自动化系统，需对显微镜视频中的多个细胞进行长时间、高精度的追踪与分裂事件检测。

没有 Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection 时

  • 团队需手动搜索最新论文和开源代码，耗费大量时间筛选适用于细胞追踪的模型，信息分散且版本混乱。
  • 缺乏针对显微成像特点（如低对比度、密集重叠）的专用数据集参考，导致模型泛化能力差。
  • 多目标追踪与检测模块需从零搭建，难以复现前沿方法（如基于图神经网络或Re-ID的关联策略）。
  • 评估指标不统一，无法客观比较不同算法在细胞分裂、遮挡等复杂场景下的性能。
  • 团队成员在YOLO、RetinaNet等静态检测框架之间反复试错，缺乏系统性技术路线指导。

使用 Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection 后

  • 通过项目中“Microscopy / Cell Tracking”分类快速定位适配的论文、数据集（如Cell Tracking Challenge）和代码实现，大幅缩短调研周期。
  • 直接复用整理好的多目标追踪基线模型（如基于Siamese网络或Graph NN的方案），并结合显微场景微调，提升追踪连续性。
  • 利用项目提供的标准化评估指标（如MOTA、IDF1）对算法进行量化对比，精准优化分裂事件检测逻辑。
  • 借助“Static Detection”和“Multi Object Tracking”下的主流框架（如YOLOv5 + DeepSORT组合），快速构建端到端流水线。
  • 团队聚焦于生物学问题本身，而非底层技术整合，研发效率显著提升。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection 将碎片化的学术资源系统化，让科研团队能高效落地复杂的视觉追踪任务。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该仓库主要为论文、数据集和相关资源的集合，并未提供统一的代码实现或安装说明。具体运行环境需参考各子项目（如 Mask R-CNN、YOLOv4、SNIPER 等）各自的官方代码库要求。部分链接指向 GitHub 项目（如 matterport/Mask_RCNN、AlexeyAB/darknet），建议查阅对应项目的 README 获取详细依赖和环境配置信息。
python未说明
Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection hero image

快速开始

使用深度学习进行目标检测与跟踪的论文、数据集、代码及其他资源合集

研究数据

我使用 DavidRM Journal 来管理我的研究数据，因为它具备出色的层次化组织、交叉链接和标签（tagging）功能。

我提供了一个 Journal 条目导出文件，其中包含我对过去几年收集的关于计算机视觉（computer vision）和深度学习（deep learning）的论文、文章、教程、代码和笔记进行分类和打标签后的整理成果。

主题云（topic cloud）效果如下所示：
Alt text

该文件需要 Journal 8 版本，并可通过以下步骤导入：

  • 使用 File -> Import -> Import User Preferences 导入我的用户偏好设置
  • 使用 File -> Import -> Sync from The Journal Export File 导入研究数据

请注意，必须先导入我的用户偏好设置，再导入研究数据，否则带标签的主题将无法正常工作。

（可选）我还提供了全局选项（Global Options）文件，适用于喜欢深色主题（dark theme）的用户，可通过 File -> Import -> Import Global Options 导入。

更新日期：2026-03-09

论文

静态检测（Static Detection）

区域提议（Region Proposal）

  • Scalable Object Detection Using Deep Neural Networks
    [cvpr14]
    [pdf]
    [notes]
  • Selective Search for Object Recognition
    [ijcv2013]
    [pdf]
    [notes]

RCNN

YOLO

SSD

  • SSD Single Shot MultiBox Detector
    [ax1612/eccv16]
    [pdf]
    [notes]
  • DSSD Deconvolutional Single Shot Detector
    [ax1701]
    [pdf]
    [notes]

RetinaNet

  • Feature Pyramid Networks for Object Detection
    [ax1704]
    [pdf]
    [notes]
  • Focal Loss for Dense Object Detection
    [ax180207/iccv17]
    [pdf]
    [notes]

无锚框（Anchor Free）

  • FoveaBox: 超越基于锚框的目标检测器（Beyond Anchor-based Object Detector）
    [ax1904]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

  • CornerNet: 将目标检测视为成对关键点（Detecting Objects as Paired Keypoints）
    [ax1903/ijcv19]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

  • FCOS: 全卷积单阶段目标检测（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）
    [ax1908/iccv19]
    [pdf]
    [notes]
    [code]
    [code/FCOS_PLUS]
    [code/VoVNet]
    [code/HRNet]
    [code/NAS]

  • 用于单阶段目标检测的特征选择无锚框模块（Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection）
    [ax1903/cvpr19]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

  • 通过聚合极值点与中心点实现自底向上的目标检测（Bottom-up object detection by grouping extreme and center points）
    [ax1901]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

  • 通过自适应训练样本选择弥合基于锚框与无锚框检测之间的差距（Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection）
    [ax1912/cvpr20]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

  • 使用 Transformer 实现端到端目标检测（End-to-end object detection with Transformers）
    [ax200528]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

  • 将目标视为点（Objects as Points）
    [ax1904]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

  • RepPoints：用于目标检测的点集表示（Point Set Representation for Object Detection）
    [iccv19]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

其他（Misc）

  • OverFeat：使用卷积网络实现集成的识别、定位与检测（Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks）
    [ax1402/iclr14]
    [pdf]
    [notes]

  • LSDA：通过迁移实现大规模检测（Large scale detection through adaptation）
    [ax1411/nips14]
    [pdf]
    [notes]

  • 获取定位置信度以实现精确目标检测（Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection）
    [ax1807/eccv18]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

  • EfficientDet：可扩展且高效的目标检测（Scalable and Efficient Object Detection）
    [cvpr20]
    [pdf]

  • 广义交并比（Generalized Intersection over Union）：一种用于边界框回归的度量与损失函数（A Metric and A Loss for Bounding Box Regression）
    [ax1902/cvpr19]
    [pdf]
    [notes]
    [code]
    [project]

视频目标检测（Video Detection）

Tubelet

  • 使用卷积神经网络从视频 Tubelet 中进行目标检测（Object Detection from Video Tubelets with Convolutional Neural Networks）
    [cvpr16]
    [pdf]
    [notes]

  • 使用 Tubelet 提案网络进行视频目标检测（Object Detection in Videos with Tubelet Proposal Networks）
    [ax1704/cvpr17]
    [pdf]
    [notes]

FGFA

  • Deep Feature Flow for Video Recognition（用于视频识别的深度特征流）
    [cvpr17]
    [Microsoft Research]
    [pdf]
    [arxiv]
    [code]
  • Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection（用于视频目标检测的光流引导特征聚合）
    [ax1708/iccv17]
    [pdf]
    [notes]
  • Towards High Performance Video Object Detection（迈向高性能视频目标检测）
    [ax1711]
    [Microsoft]
    [pdf]
    [notes]

RNN

  • Online Video Object Detection using Association LSTM（使用关联 LSTM 的在线视频目标检测）
    [iccv17]
    [pdf]
    [notes]
  • Context Matters Refining Object Detection in Video with Recurrent Neural Networks（上下文至关重要：利用循环神经网络优化视频中的目标检测）
    [bmvc16]
    [pdf]
    [notes]

多目标跟踪（Multi Object Tracking）

联合检测（Joint-Detection）

  • Tracking Objects as Points（将目标作为点进行跟踪）
    [ax2004]
    [pdf]
    [notes]
    [code][pytorch]

身份嵌入（Identity Embedding）

  • MOTS Multi-Object Tracking and Segmentation（MOTS：多目标跟踪与分割）
    [cvpr19]
    [pdf]
    [notes]
    [code]
    [project/data]

  • Towards Real-Time Multi-Object Tracking（迈向实时多目标跟踪）
    [ax1909]
    [pdf]
    [notes]

  • A Simple Baseline for Multi-Object Tracking（多目标跟踪的一个简单基线）
    [ax2004]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

  • Integrated Object Detection and Tracking with Tracklet-Conditioned Detection（基于轨迹片段条件检测的集成目标检测与跟踪）
    [ax1811]
    [pdf]
    [notes]

关联（Association）

  • Deep Affinity Network for Multiple Object Tracking（用于多目标跟踪的深度亲和网络）
    [ax1810/tpami19]
    [pdf]
    [notes]
    [code] [pytorch]

深度学习（Deep Learning）

  • Online Multi-Object Tracking Using CNN-based Single Object Tracker with Spatial-Temporal Attention Mechanism（使用基于 CNN 的单目标跟踪器与时空注意力机制的在线多目标跟踪）
    [ax1708/iccv17]
    [pdf]
    [arxiv]
    [notes]

  • Online multi-object tracking with dual matching attention networks（使用双匹配注意力网络的在线多目标跟踪）
    [ax1902/eccv18]
    [pdf]
    [arxiv]
    [notes]
    [code]

  • FAMNet Joint Learning of Feature, Affinity and Multi-Dimensional Assignment for Online Multiple Object Tracking（FAMNet：用于在线多目标跟踪的特征、亲和性与多维分配联合学习）
    [iccv19]
    [pdf]
    [notes]

  • Exploit the Connectivity: Multi-Object Tracking with TrackletNet（利用连通性：使用 TrackletNet 进行多目标跟踪）
    [ax1811/mm19]
    [pdf]
    [notes]

  • Tracking without bells and whistles（简洁高效的跟踪方法）
    [ax1903/iccv19]
    [pdf]
    [notes]
    [code] [pytorch]

RNN（循环神经网络）

  • Tracking The Untrackable: Learning To Track Multiple Cues with Long-Term Dependencies
    [ax1704/iccv17]
    [Stanford]
    [pdf]
    [notes]
    [arxiv]
    [project]
  • Multi-object Tracking with Neural Gating Using Bilinear LSTM
    [eccv18]
    [pdf]
    [notes]
  • Eliminating Exposure Bias and Metric Mismatch in Multiple Object Tracking
    [cvpr19]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

无监督学习（Unsupervised Learning）

  • Unsupervised Person Re-identification by Deep Learning Tracklet Association
    [ax1809/eccv18]
    [pdf]
    [notes]
  • Tracking by Animation: Unsupervised Learning of Multi-Object Attentive Trackers
    [ax1809/cvpr19]
    [pdf]
    [arxiv]
    [notes]
    [code]
  • Simple Unsupervised Multi-Object Tracking
    [ax2006]
    [pdf]
    [notes]

强化学习（Reinforcement Learning）

网络流（Network Flow）

图优化（Graph Optimization）

  • A Multi-cut Formulation for Joint Segmentation and Tracking of Multiple Objects
    [ax1607]
    [highest MT on MOT2015]
    [University of Freiburg, Germany]
    [pdf]
    [arxiv]
    [author]
    [notes]

基线方法（Baseline）

评估指标（Metrics）

  • HOTA: A Higher Order Metric for Evaluating Multi-object Tracking
    [ijcv20/08]
    [pdf]
    [notes]
    [code]

单目标跟踪（Single Object Tracking）

强化学习（Reinforcement Learning）

  • Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos
    [ax1704] [加州大学圣塔芭芭拉分校（USC-Santa Barbara），三星研究院（Samsung Research）]
    [pdf]
    [arxiv]
    [author]
    [notes]
  • Visual Tracking by Reinforced Decision Making
    [ax1702] [首尔国立大学（Seoul National University），中央大学（Chung-Ang University）]
    [pdf]
    [arxiv]
    [author]
    [notes]
  • Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning
    [cvpr17] [首尔国立大学（Seoul National University）]
    [pdf]
    [supplementary]
    [project]
    [notes]
    [code]
  • End-to-end Active Object Tracking via Reinforcement Learning
    [ax1705]
    [北京大学（Peking University），腾讯 AI Lab（Tencent AI Lab）]
    [pdf]
    [arxiv]

Siamese 网络

相关滤波（Correlation）

其他（Misc）

  • Bridging the Gap Between Detection and Tracking: A Unified Approach
    [iccv19]
    [pdf]
    [notes]

深度学习（Deep Learning）

合成梯度（Synthetic Gradients）

  • Decoupled Neural Interfaces using Synthetic Gradients
    [ax1608]
    [pdf]
    [notes]
  • Understanding Synthetic Gradients and Decoupled Neural Interfaces
    [ax1703]
    [pdf]
    [notes]

高效模型（Efficient）

  • EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
    [icml2019]
    [pdf]
    [notes]

无监督学习（Unsupervised Learning）

  • Learning Features by Watching Objects Move
    (cvpr17)
    [pdf]
    [notes]

插值（Interpolation）

自编码器（Autoencoder）

变分方法（Variational）

  • beta-VAE：使用约束变分框架学习基本视觉概念 [iclr17]
    [pdf]
    [notes]
  • 通过因子分解实现解耦（Disentangling by Factorising） [ax1806]
    [pdf]
    [notes]

数据集

多目标跟踪（Multi Object Tracking）

无人机（UAV）

合成数据（Synthetic）

显微镜 / 细胞跟踪（Microscopy / Cell Tracking）

单目标跟踪（Single Object Tracking）

视频检测（Video Detection）

视频理解 / 行为识别（Video Understanding / Activity Recognition）

静态检测（Static Detection）

动物（Animals）

边界检测（Boundary Detection）

静态分割（Static Segmentation）

视频分割（Video Segmentation）

分类（Classification）

光流（Optical Flow）

运动预测（Motion Prediction）

代码（Code）

通用视觉（General Vision）

多目标跟踪（Multi Object Tracking）

框架（Frameworks）

通用

基线方法（Baseline）

Siamese 网络

无监督方法（Unsupervised）

重识别（Re-ID）

框架（Frameworks）

图神经网络（Graph NN）

显微镜 / 细胞跟踪（Microscopy / cell tracking）

3D

评估指标（Metrics）

单目标跟踪（Single Object Tracking）

GUI 应用 / 大规模追踪 / 动物

视频检测（Video Detection）

动作检测（Action Detection）

框架（Frameworks）

静态检测与匹配（Static Detection and Matching）

框架（Frameworks）

区域建议（Region Proposal）

FPN（特征金字塔网络，Feature Pyramid Networks）

RCNN

SSD（Single Shot MultiBox Detector）

RetinaNet

YOLO（You Only Look Once）

无锚框（Anchor Free）

其他（Misc）

匹配（Matching）

边界检测（Boundary Detection）

文本检测（Text Detection）

框架（Frameworks）

3D 检测（3D Detection）

框架（Frameworks）

光流（Optical Flow）

框架（Frameworks）

实例分割（Instance Segmentation）

框架（Frameworks）

语义分割（Semantic Segmentation）

框架（Frameworks）

息肉分割（Polyp）

全景分割（Panoptic Segmentation）

视频分割（Video Segmentation）

全景视频分割（Panoptic Video Segmentation）

运动预测（Motion Prediction）

姿态估计（Pose Estimation）

框架（Frameworks）

自编码器（Autoencoders）

分类（Classification）

框架（Frameworks）

深度强化学习（Deep RL）

标注（Annotation）

编辑（Editing）

数据增强（Augmentation）

深度学习（Deep Learning）

类别不平衡（Class Imbalance）

小样本学习（Few shot learning）

无监督学习（Unsupervised learning）

资源集合（Collections）

数据集（Datasets）

深度学习（Deep Learning）

静态检测（Static Detection）

视频检测（Video Detection）

单目标跟踪（Single Object Tracking）

多目标跟踪（Multi Object Tracking, MOT）

静态分割（Static Segmentation）

视频分割（Video Segmentation）

运动预测（Motion Prediction）

深度压缩感知（Deep Compressed Sensing）

其他（Misc）

教程（Tutorials）

资源合集（Collections）

多目标跟踪（Multi Object Tracking）

静态检测（Static Detection）

视频检测（Video Detection）

实例分割（Instance Segmentation）

深度学习（Deep Learning）

优化（Optimization）

类别不平衡（Class Imbalance）

RNN（循环神经网络，Recurrent Neural Networks）

深度强化学习（Deep RL，Deep Reinforcement Learning）

自编码器（Autoencoders）

博客（Blogs）

常见问题

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