deepsort权重

关于 DeepSort 中的权重设置、调整与获取预训练模型
在 DeepSort 算法中，权重主要应用于两个方面：检测器（通常是YOLO或其他目标检测网络）以及特征提取部分。对于后者而言，DeepSort 使用深度学习中的卷积神经网络作为外观描述子来增强跟踪效果[^3]。
设置和调整权重
为了配置这些组件的参数，在 ultralytics/trackers/tracker_deep_sort.py 文件中有如下定义：
class VideoTracker(object):
def __init__(self, cfg, use_cuda):
self.cfg = cfg
...
# 初始化检测器和其他必要的模块
self.detector = build_detector(cfg, use_cuda=use_cuda)
self.deepsort = build_tracker(cfg, use_cuda=use_cuda)

def build_tracker(cfg, use_cuda=True):
model = nn.DataParallel(Net(reid_cfg))
checkpoint = torch.load(reid_weights_path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda())
model.load_state_dict(checkpoint['net'])
model.eval()
return DeepSort(model=model, max_dist=max_cosine_distance,
min_confidence=min_confidence, nms_max_overlap=nms_max_overlap,
max_iou_distance=max_iou_distance, max_age=max_age,
n_init=n_init, nn_budget=nn_budget, use_cuda=use_cuda)
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上述代码片段展示了如何加载并初始化用于特征提取的深层网络结构及其对应的权重文件 reid_weights_path[^2]。这表明可以通过修改此路径指向不同的预训练模型来进行自定义化操作。
获取预训练模型
针对想要快速上手而无需自行训练的情况，可以从开源社区下载官方提供的或是第三方贡献者分享的各种版本的预训练权重量。例如，在 GitHub 上有多个仓库提供了可以直接使用的 DeepSort 实现及配套资源链接[^4]。
通常情况下，这类项目会提供详细的文档说明怎样安装依赖项并将预训练好的模型集成进来。具体来说，可以访问指定项目的 Releases 页面寻找对应版本下的 assets 下载选项；也可以查看 Readme 文档内的指引完成相应步骤。