[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.

[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.