bytetrack 源码分析

ByteTrack是一种基于目标检测的追踪算法。其源代码位于https://github.com/ifzhang/ByteTrack的tutorials/trades/byte_tracker目录中。ByteTrack的主要创新点在于使用了低分框进行二次匹配，以解决目标遮挡导致的id切换问题。与其他非ReID算法不同，ByteTrack仅使用目标检测得到的边界框进行追踪，而不使用外观相似度计算。算法使用了卡尔曼滤波预测边界框，并使用匈牙利算法进行目标和轨迹的匹配。以下是ByteTrack算法的步骤分析：
1. 目标检测：使用目标检测模型检测输入图像中的目标物体。检测结果为边界框和对应的置信度得分。

2. 卡尔曼滤波：对于每个检测到的边界框，使用卡尔曼滤波器对其进行预测，得到目标的预测位置。

3. 目标匹配：使用匈牙利算法将当前帧的目标与上一帧的目标进行匹配，以确定目标的id。

4. 低分框二次匹配：对于低置信度的边界框，进行二次匹配，以解决遮挡问题。通过对低置信度框的再匹配，可以避免因遮挡而导致目标id的切换。

5. 更新追踪结果：根据匹配结果更新目标的位置和id。

6. 重复步骤2-5，直到所有帧都被处理完毕。

ByteTrack算法的优点在于不需要进行ReID特征计算和训练，仅利用目标检测的结果进行追踪，并通过对低置信度框的二次匹配来解决遮挡问题。同时，使用卡尔曼滤波进行预测和匈牙利算法进行匹配，可以准确地跟踪目标物体。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ByteTracker行人跟踪核心代码解读](https://blog.csdn.net/wentinghappyday/article/details/128376299)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [实时目标追踪：ByteTrack算法步骤详解和代码逐行解析](https://blog.csdn.net/weixin_43731103/article/details/123665507)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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