deepsort用扩展卡尔曼滤波替换效果怎么样

DeepSORT使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）作为其跟踪算法的核心。EKF是一种经典的状态估计算法，用于在非线性系统中估计状态变量。在DeepSORT中，EKF被用于预测和更新目标的状态，即其位置和速度。

相比于传统的卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF），EKF能够更好地处理非线性问题，但是其计算复杂度也更高。因此，使用EKF替换KF可能会带来更好的效果，但同时也会增加计算量。

综上所述，DeepSORT使用EKF作为其跟踪算法的核心，可以更好地处理非线性问题，但是可能会增加计算复杂度。具体效果取决于应用场景和具体实现。