本发明公开了一种基于对比学习方式的多目标跟踪方法，包括如下步骤：通过主干结构提取输入图像的基础特征；通过颈结构将主干结构的底层结构特征和深层语义特征进行融合；头结构通过互相关模块将接收的共享特征解耦为两个独立的特征表示，检测模块和ReID模块并行接收来自互相关模块的相应特征。本发明将检测模块和ReID模块看作同层次的任务，避免了ReID模块独立训练和二次推理过程；互相关模块以独立学习检测模块和ReID模块各自的特征表示，缓解了两个模块的竞争和粒度问题；利用对比学习方式作为ReID模块的监督信号，无需统计分类的实例类别数目，提高模型学习效率。