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摘要
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的多目标跟踪技术在视频监控、自
动驾驶和人机交互等场景中具有重要的应用价值。现有的算法在面对目标重叠，遮挡
等复杂情况时存在局限性，尽管很多研究者在漏检和优化匹配方向开展了诸多研究，
但是仍然存在一些需要解决的问题，如跟踪过程中提取到有用的外观信息不多、检测
时没有充分利用空间信息等。针对以上问题，本文提出一种改进的基于检测的多目标
跟踪算法，通过分别优化检测器和跟踪器的设计来实现跟踪的鲁棒性，来提升模型整
体的性能。本文的主要研究内容如下：
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