Using standard cosine similarity across track and box embeddings results in an M × N appearance cost matrix中文解释

在“使用标准余弦相似度对轨迹和框嵌入进行计算，得到一个 M × N 外观成本矩阵”的语境中，M 和 N 分别表示轨迹和框的数量。外观成本矩阵是一个 M × N 的矩阵，用于计算轨迹和框之间的相似度或距离。

在这种情况下，通过计算轨迹和框之间的余弦相似度，可以得到一个 M × N 的矩阵，其中每个元素表示相应轨迹和框之间的相似度分数。余弦相似度是一种常用的度量方法，用于衡量向量之间的相似程度，它基于向量的方向而不是大小。

这个外观成本矩阵可以用于目标跟踪、目标检测或其他相关任务中的匹配过程。通过在外观成本矩阵中选择最佳匹配来确定轨迹和框之间的关联，从而实现跟踪或检测任务的完成。具体的匹配算法和阈值选择会根据具体应用而有所不同。