deepsort训练数据集

对于DeepSORT（Deep Learning-based Object Tracking）的训练，通常需要使用带有目标注释的数据集。这个数据集应该包含视频序列和每个帧中每个目标的位置框和标签。

在目标跟踪领域，常用的数据集包括 MOT17、MOT20、DukeMTMC 和 Market-1501 等。这些数据集提供了大量的视频序列和目标注释，用于训练和评估目标跟踪算法。

一般来说，数据集中的每个目标都需要有一个唯一的 ID，以便在不同的帧之间进行跟踪。标注信息中通常包含目标的边界框（Bounding Box）坐标、类别标签和目标 ID。

在训练DeepSORT模型时，可以使用这些数据集进行监督学习，通过训练神经网络来学习目标的特征表示和跟踪算法。常见的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch都可以用来实现DeepSORT模型的训练。

需要注意的是，DeepSORT训练数据集的获取和准备是一个相对复杂的过程，需要大量的工作和资源。所以如果你有相关领域的专业知识或者有已经标注好的数据集，将会更便于进行DeepSORT模型的训练。