线上多目标跟踪中的检测失效：BUSCA 方法

多目标跟踪 (MOT) 旨在精确估计多个对象在时间上的位置和身份。当前方法采用检测跟踪 (TbD) 策略，首先检测对象，然后链接检测结果，从而形成简单而有效的方法。然而，现代检测器在某些帧中可能遗漏部分对象，导致跟踪器提前停止跟踪。为解决此问题，我们提出了 BUSCA，即 "to search" 的意思，是一个与任何在线 TbD 系统兼容的通用框架，增强其持久跟踪因遮挡而被检测器遗漏的对象。值得注意的是，这是在不修改过去的跟踪结果或访问未来帧的情况下实现的，即以完全在线方式完成。BUSCA 基于相邻轨迹、运动和学习记号生成提议。利用集成多模态视觉和时空信息的决策 Transformer，将对象提议关联问题 addressed as 多选问答任务。BUSCA 可独立于底层跟踪器训练，仅使用合成数据，无需微调。在 BUSCA 的作用下，我们在五种不同跟踪器上实现了一致的性能提升，并在三个不同基准上建立了新的最先进基线。代码地址: https://github.com/lorenzovaquero/BUSCA。