deepsort yolov7
时间: 2024-08-15 20:09:40 浏览: 76
YOLOv10-DeepSORT-main
DeepSORT是一种基于深度学习的目标检测和跟踪算法,它结合了YOLOv7这种先进的物体检测模型和高效的多目标追踪技术。YOLOv7是一个改进版的You Only Look Once (YOLO)系列的最新版本,它采用了更大的网络架构、更多的训练数据和优化的训练策略,从而提高了物体检测的精度。
在DeepSORT中,YOLOv7首先负责实时地从视频帧中提取出感兴趣区域的对象候选框。然后,DeepSORT利用这些候选框进行后续的跟踪过程,主要包括:
1. **特征描述**:对每个检测到的对象生成一个特征向量,通常使用深度学习模型如ResNet计算的卷积神经网络特征。
2. **关联**:使用卡尔曼滤波(Kalman Filter)以及IoU(Intersection over Union)等信息,建立当前帧中的检测结果与历史轨迹之间的关联。
3. **排序**:通过计算深度特征的相似度并应用 Hungarian 算法,将新的检测结果分配给先前存在的对象或创建新的轨道。
4. **重排**:根据目标运动模型更新每个对象的位置,并处理消失和再出现的目标。
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