[en] The problem of tracking multiple objects in a video sequence has experienced a huge progress in recent years due to the improvements in neural network architectures. Algorithms that are based on the tracking-by-detection paradigm need to handle several challenging tasks, such as track re-identification, object occlusion, and fast camera motion. Moreover, current state-of-the-art algorithms for Multi-Object Tracking (MOT) are generally designed to tackle video sequences with very few different object categories, sometimes even just one object category such as pedestrians. In this work, we present a simple online algorithm that performs multi-object tracking on almost 500 different object categories. The model is a generalization of Tracktor, an algorithm that achieved state-of-the-art results on several MOT tasks for tracking pedestrians. Tracktor is based only on an object detector, and it uses the bounding box regression of an object to predict the position of the object in the following frame. Hence, in its basic form, it doesn't need any kind of tracking training data, which makes it very convenient to use in any task with few available data. In this sense, we generalize this framework by tracking not only pedestrians but almost any kind of object, therefore converting an object detector into Generalized Tracktor. Then we perform an analysis on the strengths and weaknesses of Generalized Tracktor and an ablation study of its different parts. Our approach improves the results presented in the Tracking-Any-Object (TAO) dataset, which is the most important benchmark for tracking with such a big number of categories. Finally, we compare our results with the current state-of-the-art in this task and we provide useful guidelines on the future work that could be done to further improve the results of Generalized Tracktor.

[es] El reto de realizar seguimiento de múltiples objetos en un video ha experimentado un gran progreso en los últimos años debido a las mejoras en las arquitecturas de redes neuronales. Los algoritmos que se basan en el paradigma de seguimiento-por-detección necesitan gestionar varias tareas difíciles, como la reidentificación de "tracks", la oclusión de objetos y el rápido movimiento de la cámara. Además, los mejores algoritmos actuales para el seguimiento de múltiples objetos (MOT) generalmente están diseñados para abordar secuencias de video con muy pocas categorías de objetos diferentes, y a veces incluso solo un tipo de objeto, como peatones. En este trabajo, presentamos un algoritmo simple y "online" que realiza un seguimiento de múltiples objetos en casi 500 categorías de objetos diferentes. El modelo es una generalización de Tracktor, un algoritmo que logró los mejores resultados en varias tareas de MOT para el seguimiento de peatones. Tracktor se basa únicamente en un detector de objetos y utiliza la regresión del cuadro delimitador (bounding box ) de un objeto para predecir la posición del objeto en el siguiente fotograma. Por lo tanto, en su forma básica, Tracktor no necesita ningún tipo de datos de seguimiento para el entrenamiento del modelo, lo que lo hace muy conveniente para usar en cualquier tarea con pocos datos disponibles. En este sentido, generalizamos esta arquitectura no solo para los peatones sino para casi cualquier tipo de objeto, convirtiendo así un detector de objetos en nuestro Tracktor Generalizado o Generalized Tracktor.