JDE算法多目标跟踪
时间: 2023-10-12 19:03:02 浏览: 66
JDE算法(Joint Detection and Embedding)是一种多目标<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [【多目标跟踪论文阅读笔记——JDE(Towards Real-Time Multi-Object Tracking)】](https://blog.csdn.net/selami/article/details/121930344)[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^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
jde算法里面的 解释一下‘
这段代码是用来将图片序列合成为一个视频文件。首先,代码会根据参数 "save_videos" 的值判断是否需要保存视频文件。如果需要保存,它会将每一帧图像保存为一张jpg格式的图片,并将这些图片按照顺序命名为00001.jpg, 00002.jpg, ..., 依次类推。接着,将这些图片按照顺序合成为一个mp4格式的视频文件,文件名为 "{seq}.mp4"。其中,"{seq}" 是一个字符串参数,表示视频的序列号。这个操作是通过调用ffmpeg命令行工具实现的,具体的命令是 "ffmpeg -f image2 -i {}/%05d.jpg -c:v copy {}",其中 "-f image2" 表示输入格式为图片序列,"-i {}/%05d.jpg" 表示输入文件的路径和文件名格式(其中 "%05d" 表示将序列号填充到5位,例如00001),"-c:v copy" 表示使用原始的视频编码格式不做任何修改。最后的 "{}" 表示输出文件的路径和文件名。
自适应差分进化算法jDE
自适应差分进化算法(jDE)是一种基于差分进化算法(DE)的改进算法。与传统的DE算法相比,jDE在个体变异和交叉操作上进行了改进,使得算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。
jDE算法中,差分策略和缩放因子都是自适应的。差分策略根据当前种群的适应度值分别选择“best/1”、“rand/1”和“rand/2”三种策略中的一种,从而使得算法能够更好地适应不同的搜索空间。缩放因子则根据种群的适应度值进行调整,避免了传统DE算法中需要人为设置的参数,从而提高了算法的鲁棒性和稳定性。
jDE算法在许多实际问题中都取得了良好的效果,如图像分割、信号处理、神经网络等领域。同时,jDE算法的实现也比较简单,易于理解和应用。