deepsort代码解析

DeepSort是一种基于深度学习的目标检测与排序算法，它结合了Siamese网络和K-means聚类，主要用于视频中复杂场景下的行人跟踪。下面是DeepSort的一个简单解读：

1. **Siamese Network**：它是DeepSort的核心组成部分，用于生成特征向量。两个相同的神经网络（被称为“siamese”网络）同时处理输入图像的一部分，然后计算它们之间的相似度，这有助于识别出同一目标。

2. **特征提取**：使用预训练的模型（如ResNet、VGG等）提取行人图像的高级特征。这些特征在后续步骤中用于区分不同的行人。

3. **特征编码**：通过一种叫做`Babenko codebook`的方法对特征向量进行编码，将其转化为固定长度的码字，便于存储和比较。

4. **K-means聚类**：新的特征码字被输入到K-means算法中，将相似的码字分组成簇，代表潜在的行人身份。

5. **关联预测**：对于每帧中的每一个目标检测结果，DeepSort会与其所属的K-means簇进行匹配。如果找不到匹配，就可能是新出现的人；找到匹配则更新其位置信息。

6. **ID管理**：每个行人有一个全局唯一的ID，随着时间的推移，如果一个ID长时间未更新，系统可能会认为该行人已经离开，并分配一个新的ID给新的检测结果。

相关问题

deepsort算法解析

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代码讲解

DeepSort是一种多目标跟踪算法，它是基于检测的跟踪方法。它的代码实现非常简单，主要包括以下几个部分：

1. 实例化DeepSort类：通过实例化DeepSort类，可以创建一个DeepSort对象。例如，可以使用以下代码创建一个DeepSort对象：`self.deepsort = DeepSort(args.deepsort_checkpoint)`

2. 更新目标跟踪：通过调用DeepSort对象的`update`方法，可以更新目标跟踪。该方法接收目标检测结果作为输入，并返回更新后的结果。例如，可以使用以下代码更新目标跟踪：`outputs = self.deepsort.update(bbox_xcycwh, cls_conf, im)`

总结来说，DeepSort的代码实现主要包括实例化DeepSort类和更新目标跟踪。你可以参考引用[1]中的代码和引用[3]中的解析来更详细地了解DeepSort的代码实现。

参考资料：
- [1] https://github.com/pprp/deep_sort_yolov3_pytorch
- [2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/62827974
- [3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/113685503