DMAN_MOT：MATLAB实现的双重匹配注意网络多对象跟踪

资源摘要信息:"matlab中匹配模型代码-DMAN_MOT" 本文档涉及的是一套用于在线多对象跟踪的匹配模型代码，该代码的名称为DMAN_MOT。根据文档描述，这套代码是基于ECCV2018（欧洲计算机视觉会议2018）发布的研究成果。它集成了ECO跟踪器，并且在MOT（多对象跟踪）的代码框架上得到了MDP（多尺度深度金字塔）的贡献。 DMAN_MOT是一种具有双重匹配注意网络（Dual Matching Attention Network, DMAN）的在线多对象跟踪工具。该工具的开发团队在其实施说明中提供了详细的前提条件要求，包括硬件和软件的要求。具体要求如下： - CUDA版本需为8.0 - Cudnn版本需为5.1 - Python版本需为2.7 - Keras版本需为2.0.5 - Tensorflow版本需为1.1.0 如果用户没有安装这些先决条件，可以通过conda创建一个新的环境来满足上述软件版本要求。具体操作如下： 1. 创建一个新的名为"mot"的conda环境，并设置Python版本为2.7： ```conda create -n mot anaconda python=2.7``` 2. 激活创建的conda环境： ```conda activate mot``` 3. 在激活的环境中安装所需的其他软件包： ```conda install -c menpo opencv``` ```pip install tensorflow-gpu==1.1.0``` ```pip install keras==2.0.5``` 使用该代码包时，用户需要先下载相关文件，并将其解压缩到指定文件夹中。在"ECO/"文件夹下运行install.m脚本来编译ECO跟踪器的库。在Python环境中运行calculate_similarity.py脚本以计算相似性，接着在Matlab中运行DMAN_demo.m脚本作为客户端来进行多对象跟踪。 文档并未提供完整的引用格式，但强调了如果使用该代码进行研究或开发，应当考虑引用这项工作。这表明DMAN_MOT项目遵循开源的共享原则，希望其研究成果能够得到学术界的认可和引用。 该代码包的标签为“系统开源”，意味着该项目遵循开源协议，公开代码库供他人使用和贡献。这通常意味着用户可以自由地查看、修改、分发和使用该代码，但需要遵守相应的开源许可协议。 压缩包子文件的文件名称列表中仅提供了"DMAN_MOT-master"这一项，表明用户下载的代码包包含一个主目录，名为DMAN_MOT-master，里面可能包含了多个子目录和文件。根据描述中的步骤，这个主目录可能包含model文件夹、data文件夹、ECO文件夹、calculate_similarity.py脚本和DMAN_demo.m脚本等。 整体而言，该资源是一套完整的多对象跟踪解决方案，利用深度学习技术在Matlab环境中实现高效准确的跟踪效果。对于需要进行多对象跟踪研究的学者和工程师来说，DMAN_MOT不仅提供了一种有效的工具，同时也展示了如何利用深度学习框架和Matlab进行复杂系统的集成开发。通过遵循文档中的安装和使用指南，用户可以快速上手并进行自己的多对象跟踪项目。