deepsort改进

DeepSort是一种多目标跟踪方法，它是对Sort算法的改进。DeepSort主要通过添加一些模块和特征来提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性。

DeepSort的改进包括以下几个方面：
1. 预测模块：DeepSort使用卡尔曼滤波来对目标的运动进行预测，以便更好地跟踪目标的轨迹。
2. 更新模块：DeepSort使用匈牙利算法和级联匹配来计算前后两帧目标之间的匹配程度，从而为每个追踪到的目标分配唯一的ID。
3. 添加深度学习特征：DeepSort引入了深度学习特征，例如使用卷积神经网络提取目标的表观特征，以便更好地区分不同的目标。
4. 马氏距离与余弦距离的添加：DeepSort使用马氏距离和余弦距离来度量目标之间的相似性，以便更准确地进行目标匹配。
5. IOU计算与匈牙利算法匹配：DeepSort使用IOU（交并比）计算来衡量目标框之间的重叠程度，并结合匈牙利算法进行目标匹配。

通过这些改进，DeepSort能够更准确地跟踪多个目标，并为每个目标分配唯一的ID，从而在多目标跟踪任务中取得更好的性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Deep-sort多目标跟踪流程及其改进方法的解读】](https://blog.csdn.net/Kefenggewu_/article/details/123574547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [近期关于Sort和DeepSort改进的工作](https://blog.csdn.net/qq_34919792/article/details/123826106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]