deepsort代码组成

DeepSORT的代码主要由以下几个部分组成：

1. 目标检测模型：DeepSORT使用深度学习模型来提取目标的特征。常用的目标检测模型包括YOLO、SSD、Faster R-CNN等。

2. 卡尔曼滤波器：DeepSORT使用卡尔曼滤波器来对目标的位置和速度进行预测和更新。卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，可以根据当前观测值和先前状态的估计来预测下一个状态。

3. 数据关联算法：DeepSORT使用匈牙利算法来将检测到的物体与预测的物体进行关联。匈牙利算法是一种最优匹配算法，可以找到最佳的关联结果。

4. 特征提取和相似度计算：DeepSORT不仅考虑帧与帧之间框的距离，还考虑框内的外观特征以更好地进行关联匹配。它使用一个重识别模型来获取不同物体的特征向量，并通过余弦距离计算预测对象与检测对象的相似度。

5. 级联关联策略：DeepSORT使用马氏距离和余弦距离的级联方法来关联相关信息。当两个预测框的马氏距离和外观特征余弦距离都小于一定阈值时，它们被认为是同一个物体。

6. 跟踪器管理：DeepSORT使用跟踪器管理器来管理跟踪器的创建、更新和删除。跟踪器管理器可以根据跟踪器的状态和历史信息来决定是否创建新的跟踪器，更新现有的跟踪器或删除不需要的跟踪器。

7. 输出结果：DeepSORT将跟踪结果输出为目标的ID和边界框坐标。

请注意，DeepSORT的代码实现可能因不同的开发者和应用场景而有所不同。上述内容仅为一般情况下的代码组成，具体实现可能会有所差异。