本发明提供了一种多目标跟踪方法，属于计算机视觉技术领域。具体步骤是：建立数据集，对数据集中的样本进行数据增强；建立多目标跟踪网络模型，该多目标跟踪网络模型的输入为当前帧图像，前一帧图像及前一帧的热力图，输出为视频中所要跟踪对象的两种热力图、待跟踪目标的帧间偏移预测、特征向量以及目标框的宽高，测试时根据预测对象在热力图中的位置输出对应区域的特征向量。本发明利用一个网络有效提取出跟踪对象的特征，同时使用轨迹预测跟踪目标的位置，从而有效的保持了对目标的识别能力，保证跟踪的准确率，同时提升了网络计算的并行度，大大简化了训练过程。