多目標跟蹤中sort演算法的理解
在跟蹤之前，對所有目標已經完成檢測，實現了特徵建模過程。
1. 第一幀進來時，以檢測到的目標初始化並建立新的***，標註id。
2. 後面幀進來時，先到卡爾曼濾波器中得到由前面幀box產生的狀態**和協方差**。求***所有目標狀態**與本幀檢測的box的iou，通過匈牙利指派演算法得到iou最大的唯一匹配（資料關聯部分），再去掉匹配值小於iou_threshold的匹配對。
3. 用本幀中匹配到的目標檢測box去更新卡爾曼***，計算卡爾曼增益、狀態更新和協方差更新，並將狀態更新值輸出，作為本幀的跟蹤box。對於本幀中沒有匹配到的目標重新初始化***。
其中，卡爾曼***聯合了歷史跟蹤記錄，調節歷史box與本幀box的殘差，更好的匹配跟蹤id。
人臉跟蹤 sort多目標跟蹤
多目標跟蹤中sort演算法的理解 在跟蹤之前，對所有目標已經完成檢測，實現了特徵建模過程。1.第一幀進來時，以檢測到的目標初始化並建立新的 標註id。2.後面幀進來時，先到卡爾曼濾波器中得到由前面幀box產生的狀態 和協方差 求 所有目標狀態 與本幀檢測的box的iou，通過匈牙利指派演算法得到io...
多目標跟蹤演算法SOART
本文對多目標檢測方法soart進行了翻譯 文章的重點是有效地處理幀與幀之間的關聯。使用卡爾曼濾波器處理跟蹤問題的運動 使用匈牙利演算法處理資料關聯分量 文章只針對各種環境下的行人跟蹤，但是根據cnn 網路靈活性，可以應用到其他目標的跟蹤。1.文章是基於 cnn的在多目標跟蹤 2.提出了一種基於卡爾曼...
多目標跟蹤演算法評價指標
單目標跟蹤演算法的評價指標不用我多說，因為其跟蹤情況較為簡單，已經有較為明確的判斷指標，但是一直以來，多目標跟蹤的評價指標都未統一，跟蹤演算法的 中也是用各種評價指標來分析自身的演算法，但是缺少與其它演算法的橫向比較，孰優孰劣不得而知。因為自己的畢業課題設計到這塊，需要找到一種相對來說大家用的較多的...