Hungarian APS; APS.Solve(Cost, assignment); // ----------------------------------- // clean assignment from pairs with large distance // ----------------------------------- // Not assigned tracks for(int i=0;i<assignment.size();i++) { if(assignment[i] >= 0 && assignment[i] < M) { if(Cost[i][assignment[i]] > dist_thres) { assignment[i]=-1; // Mark unassigned tracks, and increment skipped frames counter, // when skipped frames counter will be larger than threshold, track will be deleted. tracks[i]->skipped_frames++; } } else { // If track have no assigned detect, then increment skipped frames counter. tracks[i]->skipped_frames++; } }

这段代码是一个匈牙利算法的实现，用于解决二分图最大权匹配问题。输入是一个二分图的权值矩阵 Cost，输出是一个指派矩阵 assignment，其中 assignment[i] 表示第 i 个左部节点匹配的右部节点的编号，如果为 -1 表示未匹配。

接下来的代码是在清理指派矩阵中距离过大的匹配对，以及标记未被匹配的左部节点。对于已经被匹配的左部节点，如果它们与右部节点的距离大于阈值 dist_thres，则将它们的指派置为 -1，表示它们未被匹配。对于未被匹配的左部节点，将它们的 skipped_frames 计数器加 1。

这段代码的作用是在多目标跟踪中，对于长时间未被匹配的目标进行删除，以保持跟踪的准确性和效率。

相关问题

rt-detr代码讲解

RT-DETR是一种用于图像目标检测和实例分割的深度学习模型。它的全称是Regression Transformer for Object Detection.

该模型的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过回归预测边界框的位置和类别，并使用Transformer网络进行信息的传递和整合。

RT-DETR的代码实现在PyTorch框架下，对于训练集和测试集的准备过程较为复杂，首先需要将原始图片和标签转化为模型所需的格式。然后，需要构建数据集和数据加载器，以及相应的数据预处理和增强操作。

在模型部分，RT-DETR使用了一个Encoder-Decoder结构。Encoder部分使用ResNet-50作为特征提取器，它通过多个卷积层和池化层提取输入图片的特征图。Decoder部分则是一个由Transformer模块和全连接层组成的网络，用于生成目标的类别和位置信息。

模型的训练过程包括前向传播、损失计算和反向传播等步骤。在前向传播过程中，模型将输入图片送入Encoder和Decoder，得到目标的预测结果。损失计算部分主要使用了Hungarian匈牙利算法来计算预测框和真实框之间的IoU损失。然后，通过反向传播和优化算法更新模型参数，以减小预测结果和真实结果之间的差距。

在测试阶段，RT-DETR通过在输入图片上滑动一个固定大小的窗口，得到多个不同位置的预测结果。然后通过非极大值抑制（NMS）来去除冗余的预测框，最终输出检测到的目标。

总之，RT-DETR是一个基于Transformer网络的目标检测和实例分割模型。其代码实现中包括数据准备、模型构建和训练等步骤，通过回归和转换网络实现目标的类别和位置预测。该模型的训练和测试过程较为复杂，但具有较好的检测精度和鲁棒性。

imp-deepsort

DeepSORT is a state-of-the-art object tracking algorithm that utilizes deep learning techniques for improved tracking accuracy and robustness. It is an extension of the popular SORT (Simple Online and Realtime Tracking) algorithm, which is widely used for multi-object tracking in various applications.

The main advantage of DeepSORT is that it uses deep neural networks to learn appearance features of objects, which are then used to associate object detections across frames. This allows DeepSORT to handle occlusions, track objects over longer periods of time, and reduce false positive and false negative detections.

DeepSORT consists of two main components: a detection model and a tracking model. The detection model is responsible for detecting objects in each frame, while the tracking model associates detections across frames and maintains a track of each object. The tracking model uses an extended Kalman filter to predict the position and velocity of each object, and a Hungarian algorithm to match detections across frames.

Overall, DeepSORT is a powerful and flexible object tracking algorithm that can be applied to a wide range of applications, including surveillance, autonomous driving, and robotics.