deepSORT目标检测框架参数设置

DeepSORT目标检测框架的参数设置包括以下几个方面：

1. 外观特征提取模型：DeepSORT使用一个训练有素的卷积神经网络(CNN)来提取被检测物体的外观特征。你可以选择使用已经训练好的CNN模型，也可以自己训练一个。外观特征的维度是一个重要的参数，可以根据具体场景和需求进行调整。

2. 最大匈牙利匹配代价：DeepSORT使用匈牙利算法来进行目标的关联。在进行匈牙利匹配时，需要计算运动特征和外观特征之间的代价矩阵。你可以通过调整最大匈牙利匹配代价参数，来控制运动特征和外观特征在匹配过程中的权重。

3. 状态更新阈值：DeepSORT中的状态更新分为两个阶段：Confirmed和Unconfirmed。在Confirmed状态下，目标被认为是可靠的，并进行状态更新；而在Unconfirmed状态下，目标的状态更新受到一些限制。你可以通过设置状态更新阈值来控制目标从Confirmed状态转为Unconfirmed状态的条件。

4. 物体检测器：DeepSORT需要一个物体检测器来提供目标的位置信息。你可以选择使用任何合适的物体检测器，例如YOLO、SSD等。你需要根据自己的需求选择一个性能良好的物体检测器，并将其与DeepSORT框架集成。