gating_distance = kf.gating_distance( track.mean, track.covariance, measurements, only_position) cost_matrix[row, gating_distance > gating_threshold] = gated_cost这两句代码什么意思
时间: 2024-04-06 13:30:18 浏览: 27
这两句代码是用于多目标跟踪(multi-target tracking)的卡尔曼滤波器中的一部分。
首先,kf.gating_distance()函数计算目标的状态(mean和covariance)和测量值(measurements)之间的马氏距离。如果only_position参数为True,则只考虑状态向量的前两个元素(即位置),否则将考虑整个状态向量。这个距离度量允许我们将测量值分配给目标,以便进行下一步的更新。
接下来,对于距离大于门限值(gating_threshold)的测量,将其对应的代价设置为无穷大,以表示这些测量值与目标之间的不可能关系。这个过程被称为“gating”,它可以排除一些明显不可能的测量结果,提高跟踪的准确性。这些代价将在卡尔曼滤波器的下一步更新中使用。
相关问题
deep sort中的级联匹配框图中Mahalanobis Distance,Cosine Distance,gating_threshold和max_distance的意思
Deep SORT 是一种多目标跟踪算法,它可以处理高密度场景下的目标跟踪。在深度排序算法中,级联匹配框图包括了两个级联匹配层,其中 Mahalanobis Distance 和 Cosine Distance 是两种不同的距离度量方法。Mahalanobis Distance 在考虑度量特征向量之间的距离时,同时考虑了各个特征向量之间的相关性,在高维空间中具有更好的表现效果。而 Cosine Distance 则直接忽略特征向量之间的相关性,只考虑它们之间的夹角。同时,gating_threshold 和 max_distance 是跟踪算法中的两个阈值参数,用于控制匹配的精度和准确性。
self.net_vlad = NetVLADLoupe(feature_size=512, max_samples=int(900*self.seqL), cluster_size=64, # before 11.12 --- 64 output_dim=256, gating=True, add_batch_norm=False, # output_dim=512 is_training=True)
这段代码是在Python中定义了一个名为self.net_vlad的变量,它是一个NetVLADLoupe对象。这个对象有四个参数:feature_size是特征向量的大小,max_samples是最大样本数,cluster_size是聚类的大小,而seqL是一个变量,它的值乘以900就是max_samples的值。
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