dsst目标追踪算法与yolo结合

DSST (Discriminative Scale Space Tracker) 是一种基于深度学习的目标追踪算法，它特别适合于解决尺度变化大的场景，如行人跟踪。而YOLO (You Only Look Once) 是一种实时物体检测系统，主要用于在图像或视频帧中定位多个物体。

将DSST与YOLO 结合通常意味着两者的优点互补：YOLO能够提供准确的初始框作为DSST的起始位置，而DSST则利用其尺度空间处理能力和稳定性，在跟踪过程中持续优化并适应目标的大小变化。这种结合方式可以提高目标追踪的精度和鲁棒性，尤其是在目标在大小上有所变化的情况下，比如从远处接近到近处。

具体步骤可能包括：
1. YOLO对每一帧进行对象检测，获得候选目标区域。
2. 使用DSST算法，选择其中最有潜力的候选框，并初始化追踪模型。
3. DSST会跟踪选定的候选框，更新目标的位置和尺寸信息。
4. 如果YOLO在后续帧中依然能识别出这个目标，就继续使用DSST进行追踪；否则，可能会切换到新的YOLO预测。