[ca] El repte de realitzar seguiment de múltiples objectes en una seqüència de vídeo ha experimentat un gran progrés en els darrers anys a causa de les millores en les arquitectures de xarxes neuronals. Els algoritmes basats en el paradigma de seguiment-per-detecció han de gestionar diverses tasques difícils, com ara la reidentificació de "tracks", l'oclusió d'objectes i el moviment ràpid de la càmera. A més, els algoritmes d'última generació actuals per al seguiment de múltiples objectes (MOT) generalment estan dissenyats per abordar seqüències de vídeo amb molt poques categories d'objectes diferents, i a vegades fins i tot només un tipus d'objectes, com ara vianants. En aquest treball presentem un algorisme simple i "online" que realitza el seguiment de múltiples objectes en gairebé 500 categories d'objectes diferents. El model és una generalització de Tracktor, un algorisme que va aconseguir els millors resultats en diverses tasques de MOT per al seguiment de vianants. Tracktor es basa només en un detector d'objectes i utilitza la regressió del quadre delimitador (bounding box) d'un objecte per predir la posició d'aquest en el fotograma següent. Per tant, en la seva forma bàsica, Tracktor no necessita cap tipus de dades de tracking per a l'entrenament del model, cosa que fa que sigui molt convenient utilitzar-lo en qualsevol tasca amb poques dades disponibles. En aquest sentit, generalitzem aquesta arquitectura per a no només els vianants sinó per gairebé qualsevol tipus d'objecte, convertint per tant un detector d'objectes en un Tracktor Generalitzat o Generalized Tracktor. A més a més, realitzem una anàlisi dels punts forts i febles de Generalized Tracktor i fem un estudi d'ablació de les seves diferents parts. El nostre enfocament millora els resultats presentats al dataset Tracking-Any-Object (TAO), que és el punt de referència més utilitzat per fer seguiment amb un nombre tan gran de categories. Finalment, comparem els nostres resultats amb els millors resultats actuals en aquesta tasca i proporcionem unes clares pautes sobre les futures millores que es podrien fer per millorar encara més els resultats de Generalized Tracktor.

[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.