deepsort添加注意力机制

对于DeepSORT，添加注意力机制可以帮助提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。注意力机制能够让模型更加关注重要的特征和信息，从而提高目标的识别和跟踪性能。

一种常见的方法是使用多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention）。这种机制可以在每个时间步对目标的特征进行加权组合，得到更加丰富和有用的表示。

具体实现时，可以先将目标的特征进行编码，然后使用多个注意力头来计算不同的注意力权重。每个头都可以学习不同的相关性，从而捕捉目标与其他目标或上下文之间的关系。

另外，还可以使用注意力机制来进行时空注意力（spatio-temporal attention），即在时空维度上对目标进行建模。这样可以使模型更好地关注目标在时间和空间上的变化，从而提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

总之，通过添加注意力机制，DeepSORT可以更好地处理目标跟踪任务，提高模型的性能和表现。