yolov5目标跟踪原理

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的实时物体检测算法，其目标跟踪功能并非直接内置，而是通常通过将检测结果与前一帧的预测相结合来实现。它的核心原理依然是基于单阶段检测，即一次前向传播就能完成目标检测。

在目标跟踪方面，YOLOv5一般采用非最大抑制(NMS)后的连续帧中跟踪框来实现。具体步骤如下：

1. **检测**：对于每一帧图像，YOLOv5会生成一系列候选物体框及其对应的类别概率。

2. **关联**：在前一帧追踪的结果和新帧的检测结果之间，通过某种关联策略（如IOU（Intersection over Union）相似度、特征匹配等），寻找最匹配的目标框。

3. **更新状态**：如果找到匹配的目标，就将其位置作为当前帧的目标，并更新其大小和其他属性；如果没有找到匹配，则可能是目标离开画面，可以设置一个新的起点或丢失处理。

4. **持续更新**：在后续帧中，继续执行上述步骤，不断优化目标的位置信息，形成稳定的跟踪。