DeepSORT流程图
时间: 2023-11-11 18:05:58 浏览: 42
DeepSORT流程图包括以下几个步骤:
1. 预测状态:利用上一轮迭代生成的Tracks,通过卡尔曼滤波进行预测,计算得出本轮的状态的mean和covariance。
2. 第一次匹配:将步骤1中的Tracks和本轮目标检测器检测出的Detections一起送入Cascade进行匹配。匹配结果包括三种状态:Unmatched Tracks(未匹配的Tracks)、Unmatched Detections(未匹配的Detections)和Matched Tracks(已匹配的Tracks)。
3. 第二次匹配:由于步骤2中的检测可能存在漏检情况,需要将未确定的Tracks与步骤1中的未匹配Tracks合并,在进行IOU Match的匹配后得到更可靠的匹配结果。匹配结果同样包括Unmatched Tracks、Unmatched Detections和Matched Tracks。
4. 处理失效对象:对于未匹配的Tracks中的未确定状态(Unconfirmed)和超过设定阈值的已确定状态(Confirmed),将其状态设置为Delete。
5. 输出结果并为下一轮准备数据:将步骤3和步骤4中已匹配的Tracks合并,进行卡尔曼滤波的update,并将age加1,输出Tracks。同时,根据不同来源的Tracks,包括步骤3未匹配的Detections和步骤4中已确认且未超龄的Tracks,将它们合并作为下一轮迭代的输入,继续进行步骤1。
综上所述,DeepSORT流程图包括预测状态、两次匹配、处理失效对象和输出结果的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>