deepsort算法解析

DeepSORT算法是SORT算法的改进版本，其最大的特点是加入了外观信息，通过借用ReID领域模型来提取特征，从而减少了ID切换的次数。DeepSORT算法的流程如下：

1. 使用目标检测方法获取每一帧的目标检测框（detections）。
2. 使用卡尔曼滤波器对前一帧的轨迹（tracks）中的每个轨迹进行预测，得到当前帧轨迹的均值和协方差。
3. 将目标检测框和轨迹进行IOU匹配，得到匹配的轨迹（matched tracks）、未匹配的检测框（unmatched detections）和未匹配的轨迹（unmatched tracks）。
4. 使用卡尔曼滤波器更新匹配的轨迹的状态。
5. 对于未匹配的检测框，将其初始化为新的轨迹。
6. 对于未匹配的轨迹，将其删除。
7. 通过级联匹配和IOU匹配，使用匈牙利算法将预测得到的轨迹和当前帧中的检测框进行匹配。
8. 使用卡尔曼滤波器更新匹配的轨迹的状态。

DeepSORT算法的代码可以在以下地址找到：\[2\]。该代码主要解析了DeepSORT的核心部分，不包括目标检测部分。

总结来说，DeepSORT算法在SORT算法的基础上加入了外观信息，通过使用ReID模型提取特征来减少ID切换的次数，从而提高了多目标跟踪的准确性和稳定性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Deepsort 算法的介绍](https://blog.csdn.net/weixin_52002919/article/details/123954823)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标跟踪——Deep Sort算法原理浅析](https://blog.csdn.net/JulyLi2019/article/details/123992423)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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