开源项目(9-0)综述--基于深度学习的目标跟踪sort与deep-sort
基于深度学习的目标跟踪sort与deep-sort
https://github.com/Ewenwan/MVision/tree/master/3D_Object_Detection/Object_Tracking
1 论文和源码地址
SORT:
论文地址:http://arxiv.org/pdf/1602.00763.pdf
python代码地址:https://github.com/abewley/sort
前景提取获取目标框ID C++版本:
从txt读取目标框信息版本的c++
https://github.com/mcximing/sort-cpp/tree/master/sort-c%2B%2B
(没有数据集)
https://github.com/mcximing/sort-cpp
此代码已在Windows上使用Visual Studio Community 2013 + OpenCV 2.4.8进行了测试
原始Python代码和发布信息可在https://github.com/abewley/sort, Alex Bewley找到了
deep-SORT:
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf
代码链接:https://github.com/nwojke/deep_sort
数据集:https://motchallenge.net/vis/PETS09-S2L1/gt/
2 用来干什么?
https://blog.csdn.net/Scwabc_123/article/details/89110633
SORT跟踪算法到底在干什么?(以单目标跟踪为例说明如下)
- 假设T1时刻成功跟踪了某个单个物体,ID为1,绘制物体跟踪BBox(紫色)
- T2时刻物体检测BBox总共有4个(黑色),预测T2时刻物体跟踪的BBox(紫色)有1个,解决紫色物体跟踪BBox如何与黑色物体检测BBox关联的算法,就是SORT物体跟踪算法要解决的核心问题
- SORT关联两个BBox的核心算法是:用IOU计算Bbox之间的距离 + 匈牙利算法选择最优关联结果
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