目标跟踪标注的核心任务是在视频流中，对指定的一个或多个目标物体进行跨帧的持续定位与身份关联。标注者需要在视频的每一帧（或关键帧）中，用边界框、多边形或掩码等标注形式，精确标出目标的位置、形状，并确保同一目标在整个出现周期内拥有唯一且连贯的身份ID。这项工作的直接产出是带有时间维度的结构化标注数据，是训练单目标跟踪、多目标跟踪、重识别等算法的燃料。

其核心价值在于赋予机器“动态视觉注意力”的能力。通过高质量的跟踪标注数据训练的模型，能够学会在复杂场景下维持对特定目标的持续关注，克服遮挡、形变、尺度变化、快速运动、背景干扰等挑战。这对于需要理解目标行为、预测运动轨迹、分析交互关系的上层应用（如自动驾驶的车辆轨迹预测、安防监控的异常行为检测）而言，是不可或缺的基础。

信息来源：网易伏羲