deepsort.update
时间: 2024-05-14 15:10:48 浏览: 157
DeepSORT(Deep Learning based Object Tracking)是一种基于深度学习的目标跟踪算法,能够在视频中追踪并识别出多个行人或车辆,并且能够在相邻帧之间建立正确的对应关系,实现物体的跟踪。而deepsort.update是DeepSORT算法中的一个重要模块,它主要用于更新跟踪器的状态信息,确保跟踪器能够正确地追踪目标并且不丢失目标。
具体来说,deepsort.update模块会使用Kalman滤波器来对每个跟踪目标的位置和速度进行预测,并根据检测到的目标信息来更新目标的位置和速度信息。同时,deepsort.update还会使用匈牙利算法来对相邻帧中的目标进行匹配,确保每个目标能够正确地被跟踪器追踪。
相关问题
deepsort.update有什么参数
`deepsort.update()` 是一个函数,用于更新目标跟踪器的内部状态。它接受两个参数:`detections` 和 `embeddings`。
- `detections` 是一个列表,每个元素表示一帧中的一个检测框,通常由目标检测器生成。每个检测框通常包括位置信息 (左上角和右下角坐标)、置信度等信息。
- `embeddings` 是一个列表,每个元素表示对应检测框的特征向量,通常由一个人脸识别模型生成。这里的特征向量可以理解为对应目标的唯一标识符,用于区分不同的目标。
在更新过程中,`deepsort` 会将每个检测框与已知目标跟踪器的状态进行匹配,判断是否为同一目标。如果是同一目标,则使用当前帧的检测框和特征向量更新跟踪器的状态;否则,会创建一个新的目标跟踪器来追踪该检测框。
pytorch版本的deepsort.update有什么参数
deepsort.update() 是 DeepSORT 目标跟踪算法的核心函数之一,用于在每个时间步中更新目标跟踪器的状态。其参数如下:
- detections:当前时间步的检测结果,是一个列表,每个元素包含目标的位置信息、置信度等。
- img:当前时间步的图像帧。
- max_age:一个目标的最大生命周期,即如果一个目标在 max_age 个时间步内没有被检测到,则会被删除。
- min_hits:一个目标的最小检测次数,即如果一个目标在 min_hits 次时间步内都没有被检测到,则不会被跟踪。
- iou_threshold:用于匹配目标和跟踪器的 IOU 阈值,如果两者的 IOU 值小于该阈值,则不会进行匹配。
- embedding_dim:特征嵌入向量的维度大小。
- model:用于生成特征嵌入向量的模型,通常是一个深度神经网络。
- device:运行设备,可以是 CPU 或 GPU。
除了上述参数外,还可以根据需要设置一些其他参数,例如非极大值抑制(NMS)的 IOU 阈值、与跟踪器匹配的检测框的大小等等。