题目：BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
作者：Nir Aharon* Roy Orfaig Ben-Zion Bobrovsky

motivation:
作者来得很直接，就说他们用相机运动模型和优化卡尔曼做了个可以解决具有挑战的跟踪问题的算法:BOT-SORT;说他们在MOT17&20上表现是最好的。 你就说作者牛不牛。

pipline是这个样子。

methods:
1）优化卡尔曼滤波
作者把状态量改了
=>

2)相机运动补偿方式改进bounding box的预测；

图示，得到了优化；这部分相机运动补偿的工作StrongSORT也有做过，使用的是ECC方法；

3. 加入Re-ID的度量，提高跟踪的准确度。
   用ResNeSt50做的FastRid库；
   特征表征用的指数移动平均，如下：
   
   代价函数用的是特征代价矩阵和运动代价的加权；
   
   引入IOU和余弦相似度表征距离，计算相似度：
   

experiments:

效果依然是最棒的！

【完结】