sort匈牙利算法iou

时间: 2023-08-26 08:13:35 浏览: 42
SORT算法中的匈牙利算法使用IOU(Intersection over Union)进行目标框和检测框的关联。具体来说,它通过计算目标检测框和追踪器预测框之间的IOU,并生成一个IOU矩阵作为增益矩阵。负的IOU矩阵可以作为代价矩阵,我们的目标是求得代价矩阵最小和,在这种情况下得到的索引就是检测值和预测值之间的粗匹配结果。然后,通过设置IOU阈值过滤掉IOU小于0.3的匹配对,得到最终的匹配结果。求最小和的方法使用了匈牙利算法,而scipy库的linear_sum_assignment函数实现了匈牙利算法,只需要输入代价矩阵即可进行匹配。<em>1</em><em>2</em><em>3</em> #### 引用[.reference_title] - *1* [SORT-3 匈牙利算法和SORT类](https://blog.csdn.net/qq_43481884/article/details/127214727)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* [【二】详解多目标跟踪SORT/DeepSort算法,卡尔曼滤波和匈牙利算法](https://blog.csdn.net/Bismarckczy/article/details/129379268)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *3* [目标跟踪中的卡尔曼滤波和匈牙利算法解读。](https://blog.csdn.net/Bismarckczy/article/details/129362127)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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DeepSORT算法是SORT算法的改进版本,其最大的特点是加入了外观信息,通过借用ReID领域模型来提取特征,从而减少了ID切换的次数。DeepSORT算法的流程如下: 1. 使用目标检测方法获取每一帧的目标检测框(detections)。 2. 使用卡尔曼滤波器对前一帧的轨迹(tracks)中的每个轨迹进行预测,得到当前帧轨迹的均值和协方差。 3. 将目标检测框和轨迹进行IOU匹配,得到匹配的轨迹(matched tracks)、未匹配的检测框(unmatched detections)和未匹配的轨迹(unmatched tracks)。 4. 使用卡尔曼滤波器更新匹配的轨迹的状态。 5. 对于未匹配的检测框,将其初始化为新的轨迹。 6. 对于未匹配的轨迹,将其删除。 7. 通过级联匹配和IOU匹配,使用匈牙利算法将预测得到的轨迹和当前帧中的检测框进行匹配。 8. 使用卡尔曼滤波器更新匹配的轨迹的状态。 DeepSORT算法的代码可以在以下地址找到:\[2\]。该代码主要解析了DeepSORT的核心部分,不包括目标检测部分。 总结来说,DeepSORT算法在SORT算法的基础上加入了外观信息,通过使用ReID模型提取特征来减少ID切换的次数,从而提高了多目标跟踪的准确性和稳定性。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Deepsort 算法的介绍](https://blog.csdn.net/weixin_52002919/article/details/123954823)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [目标跟踪——Deep Sort算法原理浅析](https://blog.csdn.net/JulyLi2019/article/details/123992423)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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 ]
目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向,sort算法是一种经典的目标跟踪算法,下面我对sort算法进行详解。 sort算法是通过目标检测和数据关联两个步骤实现目标跟踪的。首先,通过目标检测算法(如YOLO、Faster R-CNN等)得到当前帧中的目标检测结果,提取目标的特征信息。然后,使用匈牙利算法对当前帧中的目标进行数据关联,即将当前帧的目标与上一帧中的目标进行匹配。 在sort算法中,每个目标表示为一个状态向量,包含目标的位置、速度等信息。通过测量模型,可以计算预测的目标位置。在数据关联阶段,根据目标之间的距离来进行匹配,同时引入了IoU(交并比)和Kalman滤波器来进行更新和预测。 sort算法的核心思想是使用卡尔曼滤波器进行目标的状态估计和预测,并将目标与当前帧中的检测结果进行关联。通过最小化匹配目标和检测结果的距离,来得到最优的目标跟踪结果。同时,sort算法还引入了一些优化策略,如对目标进行过滤、使用历史信息来更新和预测目标等。 sort算法在实际应用中取得了较好的效果,具有较高的跟踪准确率和鲁棒性。但也存在一些限制,如对目标的形变和遮挡敏感,对目标速度变化较快的情况较为难以跟踪等。 总之,sort算法是一种经典的目标跟踪算法,通过目标检测和数据关联两个步骤来实现目标的跟踪。通过引入IoU和Kalman滤波器等技术,可以提高目标跟踪的准确性和稳定性。该算法在实际应用中有广泛的应用前景。

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