deepsort.update

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。