deepsort网络架构图

DeepSORT网络的架构图如下所示:
中描述的Cosine深度特征网络具有2个卷积层和6个残差块。该网络使用L2归一化层来计算不同行人之间的相似性，以与余弦外观度量兼容。

中提到，DeepSORT采用了经过大规模人员重新识别数据集训练的Cosine深度特征网络。这个数据集包含了1,261位行人的1,100,000多张图像。

中给出了基于YOLO的Deep-Sort算法的不同版本，分别是基于YOLOv5、YOLOv4和YOLOv3实现的Deep Sort多目标跟踪系统。

中展示了在DeepSORT中用于计算特征向量余弦距离的公式。该公式通过提取特征向量并进行L2正则化得到特征向量，然后计算两个特征向量之间的余弦距离。这个公式用于计算物体跟踪的所有特征向量和物体检测之间的最小余弦距离。

综上所述，DeepSORT网络的架构图包括了Cosine深度特征网络、基于YOLO的Deep-Sort算法的不同版本以及用于计算特征向量余弦距离的公式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

Transformer 网络结构网络架构图

抱歉，由于引用内容中没有提供具体的网络架构图，我无法为您提供Transformer网络结构的详细介绍。但是，我可以简要介绍一下Transformer网络的主要组成部分。

Transformer网络是一种基于注意力机制的神经网络架构，主要用于自然语言处理和计算机视觉任务。它由编码器和解码器两个部分组成，每个部分都由多个层堆叠而成。

编码器由多个相同的层组成，每个层都包含两个子层：多头自注意力机制和全连接前馈网络。多头自注意力机制用于捕捉输入序列中的上下文信息，而全连接前馈网络则用于对注意力机制的输出进行进一步处理。每个子层之后都会添加层归一化和残差连接，以提高网络的稳定性和训练效果。

解码器也由多个相同的层组成，除了编码器的子层外，解码器还包含一个额外的子层，用于对编码器输出进行注意力机制的处理。这样可以使解码器能够根据编码器的输出生成目标序列。

总的来说，Transformer网络通过注意力机制和全连接前馈网络来建模输入序列之间的关系，并且通过层归一化和残差连接来提高网络的性能和训练效果。

deepsort的特征提取网络

特征提取网络是deepsort算法中的关键组成部分，它可以将目标检测框中的特征提取出来并保存。通过这一网络，可以在目标被遮挡后又重新出现时，利用前后的特征对比来重新追踪目标，从而大大减少目标在遮挡后追踪失败的可能性。

在deepsort算法中，特征提取网络一般是在训练过程中得到的。具体训练流程如下所示：首先，运行相应的代码，进行特征提取网络的训练。训练完毕后，可以在指定目录（例如deep_sort/deep_sort/deep/checkpoint目录）下获取一个新的特征提取网络。

特征提取网络通常是基于卷积神经网络（CNN）的架构设计。例如，常用的yolo v3算法中，通过特征提取网络对输入图像进行特征提取，获得一定大小的特征图。然后，根据尺寸聚类确定anchor box。对于每个边界框，网络会预测4个坐标偏移量。

此外，特征提取网络的最后一层通常是全连接层。全连接层是最原始、最早出现的神经网络结构之一，能够传递特征信息而减少信息损失。然而，全连接层的参数较多，计算量大，训练较慢。因此，一般在CNN的尾部进行重新拟合，以减少特征信息的损失。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>