JDE算法多目标跟踪

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

无人机多目标跟踪 JDE 算法

JDE（Joint Detection and Embedding）算法是一种基于深度学习的多目标跟踪算法，它可以对无人机在空中飞行的目标进行快速准确的跟踪。相比传统的目标跟踪算法，JDE算法具有更好的鲁棒性和准确性。

JDE算法主要分为两个阶段：检测和嵌入。在检测阶段，JDE算法使用一个高效的目标检测器来检测视频帧中的所有目标，并为每个目标生成一个边界框。在嵌入阶段，JDE算法将每个检测到的目标的图像嵌入到一个低维空间中，从而形成一个唯一的特征向量。这些特征向量可以用于后续的目标匹配和跟踪。

在多目标跟踪阶段，JDE算法使用卡尔曼滤波器来估计每个目标的位置和速度，并使用匈牙利算法来匹配目标。同时，JDE算法还使用了一种特殊的技术来处理目标丢失和重新出现的情况，以确保跟踪的稳定性和鲁棒性。

降低这段话与网络上的重复率： 近些年来的多目标跟踪算法可分为: SDE(Separate Detection and Embedding)方法和JDE(Joint Detection and Embedding)方法。其中SDE首先通过一个检测网络来定位目标，然后提取目标的特征，最后通过数据关联算法计算目标间的亲和力并关联目标。2016 年，Bewley 等[19]对各目标的位置和速度进行建模，然后基于跟踪目标经卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）[20]所得的预测框和 Faster R-CNN[21]所得的检测框之间的 IoU 逐帧关联目标。2019 年，Zhou 等[22]基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）[23]对目标的运动规律以及目标间的交互关系进行建模。随后，Shan 等[24]和 Girbau 等[25]分别基于图卷积和循环神经网络设计了融合多帧图像信息预测目标运动状态的模型。

近年来的多目标跟踪算法可分为 SDE 和 JDE 两种方法。SDE 首先通过检测网络定位目标，然后提取特征，最后通过数据关联算法关联目标。2016 年 Bewley 等基于卡尔曼滤波和 Faster R-CNN 关联目标。2019 年 Zhou 等基于 CNN 对目标运动规律和交互关系进行建模。Shan 等和 Girbau 等分别基于图卷积和循环神经网络预测目标运动状态。