oc-sort代码实现

oc-sort是什么？如果您指的是Objective-C中的排序算法，那么可以使用NSArray的sortedArrayUsingSelector方法进行排序。具体实现如下：

NSArray *unsortedArray = @[obj1, obj2, obj3, ...];
NSArray *sortedArray = [unsortedArray sortedArrayUsingSelector:@selector(compare:)];

其中，compare:方法是一个比较函数，需要在对象类中实现。如果需要按照自定义的排序规则进行排序，可以自己实现一个比较函数。

相关问题

OC-SORT代码复现

### OC-SORT 算法实现教程

OC-Sort 是一种改进版的多目标跟踪算法，旨在提升在线实时跟踪的效果和准确性。该算法继承了 Simple Online and Realtime Tracking (SORT) 的核心思想并进行了优化[^1]。

#### 代码环境搭建

为了顺利运行 OC-Sort，在本地环境中需安装必要的依赖库：

pip install numpy opencv-python scikit-image filterpy torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

#### 获取预训练模型

对于深度学习部分，建议使用已有的预训练权重文件来加速开发过程。例如 OSNet 模型可以按照如下方式获取：

import os
from urllib.request import urlretrieve

model_url = "https://drive.google.com/uc?id=1LaG1EJpHrxdAxKnSCJ_i0u-nbxSAeiFY"
destination_path = "~/.cache/torch/checkpoints/osnet_x1_0_imagenet.pth"

if not os.path.exists(os.path.expanduser(destination_path)):
    urlretrieve(model_url, filename=os.path.expanduser(destination_path))

#### 主要模块解析

##### 初始化追踪器

创建 `Tracker` 类实例时初始化参数设置，包括但不限于最大年龄、最小命中次数等超参配置。

##### 数据关联逻辑

通过卡尔曼滤波预测状态估计值，并利用匈牙利算法完成检测框与现有轨迹之间的匹配操作。

##### 轨迹更新机制

当新帧到来时，根据当前时刻观测到的对象位置信息调整已有轨迹的状态变量；如果某条轨迹连续丢失超过设定阈值，则将其标记为删除。

#### 完整代码示例

下面给出一段简化版本的 Python 实现作为参考：

class Tracker:
    def __init__(self):
        self.tracks = []
    
    def predict(self):
        """Predict states of existing tracks."""
        pass
    
    def update(self, detections):
        """Update tracked objects with new detection results."""
        pass


def main(video_source="/path/to/video"):
    tracker = Tracker()
    
    cap = cv2.VideoCapture(video_source)

    while True:
        ret, frame = cap.read()

        if not ret:
            break
        
        # Perform object detection here...
        
        dets = []  # Detection bounding boxes should be stored as list of tuples like [(x,y,w,h,score)]
        
        tracker.predict()     # Predict the state of all active tracks.
        matches, unmatched_detections, unmatched_tracks = associate(detections=dets, trackers=self.tracks)
        
        # Update matched tracks using Kalman Filter predictions combined with measurements from current frame's detections.

        visualize(frame, self.tracks)


if __name__ == "__main__":
    video_file = "/home/user/videos/sample_video.mp4"
    main(video_source=video_file)

上述代码仅为框架示意，具体细节还需参照官方文档进一步完善。

deep oc-sort

DeepOC-Sort是一种用于目标跟踪的算法，它结合了YOLOv5和DeepSORT。YOLOv5用于目标检测，而DeepSORT用于目标跟踪。DeepOC-Sort的优点是能够在实时性和准确性之间取得平衡，适用于需要高效目标跟踪的场景。在DeepOC-Sort中，YOLOv5用于检测目标并提取特征，然后DeepSORT使用这些特征来进行目标跟踪。通过结合这两个算法，DeepOC-Sort能够实现高效准确的目标跟踪。\[1\]\[3\]如果你想评估DeepOC-Sort的性能，你可以使用MOT challenge提供的数据集，并根据训练数据集的ground truth文件，对比DeepOC-Sort的跟踪窗口位置和跟踪ID，从而得到一系列评价指标。你可以参考TrackEval项目中提供的算法代码来进行评估。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [多目标跟踪：YOLOv8+strongsort](https://blog.csdn.net/Orange_sparkle/article/details/129509459)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [deepsort和MOT16指标评价](https://blog.csdn.net/weixin_44238733/article/details/124148469)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [[深度学习] 搭建行人重识别系统心得](https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/128028669)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]