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以下是 FairMOT 和 MCFairMOT 的详细对比，从核心设计、性能、适用场景等方面进行总结：

1. 核心设计对比

特性	FairMOT	MCFairMOT
任务目标	单类别目标跟踪（如行人）	多类别目标跟踪（行人、车辆、动物等）
检测头设计	单类别中心点检测（Heatmap + Re-ID）	多类别检测头（每个类别独立预测）
Re-ID 分支	共享Re-ID特征（所有目标同一特征空间）	可扩展为多类别Re-ID（需类别感知特征）
骨干网络	DLA-34 或 HRNet	同 FairMOT，但需更大容量适应多类别
数据关联	基于运动 + 外观（单类别）	多类别分层匹配（先类别过滤，后关联）

2. 性能对比

指标	FairMO