在计算机视觉领域，深度学习已经取得了显著的进步，尤其是在图像分类、目标检测等方面。然而，针对多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）的研究，尤其是基于深度学习的方法，相对较新且未被充分探索。多目标跟踪是计算机视觉中的一个重要挑战，它涉及在连续的视频序列中对多个动态对象进行定位和跟踪。
鲁棒的关联模型在基于检测的多目标跟踪方法中起着核心作用。论文"基于深度学习的多目标跟踪关联模型设计"提出了一个新颖的模型，该模型结合了深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）和度量学习技术，以提高目标跟踪的准确性和稳定性。
论文采用了行人重识别（Person Re-identification, Re-ID）领域中的度量学习技术。度量学习是一种训练模型以学习到能够区分不同对象的特征表示的方法。在这里，研究人员利用了三元组损失函数来训练一个具有三个通道的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。这个三通道CNN的目标是提取出更具判别性的外观特征，这些特征能够帮助区分视频中的不同目标，从而构建目标外观相似度。
结合运动模型，论文中的模型可以计算轨迹片段之间的关联概率。运动模型通常基于物体的运动轨迹和速度信息，有助于预测物体的未来位置，从而在视觉信息缺失或模糊时辅助跟踪。
在关联策略上，论文引入了匈牙利算法。这是一种优化问题的解决方案，用于解决分配问题，如将任务分配给工人或在这里将目标与轨迹片段进行匹配。在多级关联策略中，算法以逐帧的方式生成短而可靠的轨迹片段（tracklets），然后通过自适应时间滑动窗口机制进行多级关联，逐步合并这些短片段形成更长的连续轨迹。
在实验部分，论文在2DMOT2015和MOT16这两个公开数据集上验证了所提方法的有效性。与其他主流的多目标跟踪算法相比，该方法展示了相当或领先的跟踪性能。这表明，深度学习与度量学习的结合对于多目标跟踪问题是一种有前途的解决方案，能够提高跟踪的准确性和鲁棒性。
这篇论文为基于深度学习的多目标跟踪提供了一种新的关联模型设计思路，强调了度量学习在目标特征表示中的重要性，并通过实际的实验数据验证了其优越性。这种技术对于监控、自动驾驶等应用场景具有潜在的应用价值，有助于提升这些领域的目标识别和跟踪能力。
