deepsort的优点

DeepSORT是一种基于深度学习的目标跟踪算法，具有以下优点：

1. 高效性：DeepSORT采用卷积神经网络进行特征提取，可以在较短时间内处理大量的视频帧。与传统的目标跟踪算法相比，DeepSORT的速度更快，能够处理更多的目标。

2. 鲁棒性：DeepSORT采用多个特征来描述目标，包括外观特征、运动特征和空间特征等，可以更准确地区分不同的目标，并且可以在面对遮挡、光照变化等情况时仍能保持较高的跟踪精度。

3. 高准确性：DeepSORT通过使用卡尔曼滤波器进行目标跟踪，能够对目标位置进行预测，并且可以通过匹配历史跟踪结果和当前检测结果来减少误报和漏报的情况，从而提高跟踪的准确性。

4. 可扩展性：DeepSORT可以与其他目标检测算法结合使用，例如YOLO、SSD、Faster R-CNN等，可以应用于不同的场景和任务中，例如人员跟踪、车辆跟踪等。

综上所述，DeepSORT是一种高效、鲁棒、准确、可扩展的目标跟踪算法，具有很高的实用价值。