pytorch版本的deepsort.update有什么参数

deepsort.update() 是 DeepSORT 目标跟踪算法的核心函数之一，用于在每个时间步中更新目标跟踪器的状态。其参数如下：

- detections：当前时间步的检测结果，是一个列表，每个元素包含目标的位置信息、置信度等。
- img：当前时间步的图像帧。
- max_age：一个目标的最大生命周期，即如果一个目标在 max_age 个时间步内没有被检测到，则会被删除。
- min_hits：一个目标的最小检测次数，即如果一个目标在 min_hits 次时间步内都没有被检测到，则不会被跟踪。
- iou_threshold：用于匹配目标和跟踪器的 IOU 阈值，如果两者的 IOU 值小于该阈值，则不会进行匹配。
- embedding_dim：特征嵌入向量的维度大小。
- model：用于生成特征嵌入向量的模型，通常是一个深度神经网络。
- device：运行设备，可以是 CPU 或 GPU。

除了上述参数外，还可以根据需要设置一些其他参数，例如非极大值抑制（NMS）的 IOU 阈值、与跟踪器匹配的检测框的大小等等。

相关问题

deep_sort_pytorch.deep_sort.deep.model

深度排序（Deep SORT）是一个用于多目标跟踪的模型，它结合了深度学习和排序算法。在深度排序中，使用了深度卷积神经网络（CNN）来提取目标的特征，并使用一种称为卡尔曼滤波器的排序算法来跟踪目标。在PyTorch中，有一个叫做deep_sort_pytorch的库，它实现了深度排序算法。

deep_sort_pytorch.deep_sort.deep.model是该库中的一个模块，它包含了深度学习模型的定义和实现。这个模型用于从目标检测结果中提取特征，并生成用于目标跟踪的表示。具体而言，它通常使用预训练的卷积神经网络（如ResNet）作为特征提取器，然后使用线性层将提取到的特征映射到一个低维空间。

在深度排序中，该模型的输出被用作目标的特征向量，这些特征向量被用于计算目标之间的相似度，并用于匹配和更新跟踪状态。通过使用深度学习模型进行特征提取，深度排序能够更好地处理目标之间的尺度变化、遮挡和外观变化等问题，从而提高多目标跟踪的准确性和稳定性。

pytorch3d-0.6.1.whl

pytorch3d-0.6.1.whl是PyTorch 3D库的一个特定版本的文件，它提供了一系列用于三维计算机视觉任务的工具和功能。PyTorch 3D是建立在PyTorch框架之上的一个专门用于三维深度学习的库，它提供了一系列高效的工具，包括3D模型加载、变换、几何变换、纹理映射、渲染等功能。

该版本的whl文件可以被用于安装PyTorch 3D库的0.6.1版本。通过使用pip工具安装这个whl文件，用户可以在其PyTorch环境中添加PyTorch 3D库，从而可以使用其中的各种功能来处理三维图像和模型。这意味着用户可以利用PyTorch 3D来完成各种三维计算机视觉任务，比如3D对象检测、场景分割、三维重建等。

作为一个专门面向三维深度学习的库，PyTorch 3D具有高度优化的运算速度和灵活性，可以为用户提供便捷高效的开发体验。通过安装pytorch3d-0.6.1.whl，用户可以将PyTorch 3D集成到他们的深度学习项目中，以实现更加强大和全面的三维视觉任务。