扩展下面这句话并降重：虽然SORT算法使用卡尔曼滤波器和匈牙利算法在跟踪精度和速度上均取得良好表现，但ID切换数量相对较多，且在长时间遮挡目标上存在不足。因此DeepSORT 算法在马氏距离度量的基础上加入了一种基于表观特征的余弦距离，

虽然SORT算法使用卡尔曼滤波器和匈牙利算法在跟踪精度和速度上均取得良好表现，但在ID切换数量相对较多以及长时间遮挡目标的情况下存在不足。因此，DeepSORT算法在马氏距离度量的基础上加入了一种基于表观特征的余弦距离，以提高跟踪的准确性和鲁棒性。

相关问题

根据下面这段话展开说明多目标跟踪算法SORT：当通过第一阶段的检测器得到目标检测框和通过卡尔曼滤波得到当前的目标预测框两组结果之后，SORT算法使用匈牙利算法构建了一个代价矩阵。通过代价矩阵计算每个检测框与当前目标所有预测框之间的IoU距离，然后使用匈牙利算法对匹配问题进行优化求解。匈牙利算法是一种不带权重的二分图最大匹配算法，其可以在多项式时间完成任务优化分配，实现目标匹配。

CSDN开发的C知道AI，根据您提供的信息，SORT算法是一种多目标跟踪算法，它使用匈牙利算法构建代价矩阵，计算每个检测框与当前目标所有预测框之间的IoU距离，并使用匈牙利算法对匹配问题进行优化求解。匈牙利算法是一种不带权重的二分图最大匹配算法，可以在多项式时间内完成任务优化分配，实现目标匹配。

sort匈牙利算法iou

SORT算法中的匈牙利算法使用IOU（Intersection over Union）进行目标框和检测框的关联。具体来说，它通过计算目标检测框和追踪器预测框之间的IOU，并生成一个IOU矩阵作为增益矩阵。负的IOU矩阵可以作为代价矩阵，我们的目标是求得代价矩阵最小和，在这种情况下得到的索引就是检测值和预测值之间的粗匹配结果。然后，通过设置IOU阈值过滤掉IOU小于0.3的匹配对，得到最终的匹配结果。求最小和的方法使用了匈牙利算法，而scipy库的linear_sum_assignment函数实现了匈牙利算法，只需要输入代价矩阵即可进行匹配。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [SORT-3 匈牙利算法和SORT类](https://blog.csdn.net/qq_43481884/article/details/127214727)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [【二】详解多目标跟踪SORT/DeepSort算法，卡尔曼滤波和匈牙利算法](https://blog.csdn.net/Bismarckczy/article/details/129379268)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标跟踪中的卡尔曼滤波和匈牙利算法解读。](https://blog.csdn.net/Bismarckczy/article/details/129362127)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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