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      簡單粗暴的多對象目標(biāo)跟蹤神器–DeepSort

      電子設(shè)計 ? 來源：電子設(shè)計 ? 作者：電子設(shè)計 ? 2020-12-08 23:31 ? 次閱讀
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      文章轉(zhuǎn)載于微信公眾號:OpenCV學(xué)堂
      作者:gloomyfish

      DeepSort

      對象跟蹤問題一直是計算機(jī)視覺的熱點(diǎn)任務(wù)之一，簡單的可以分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤，最常見的目標(biāo)跟蹤算法都是基于檢測的跟蹤算法，首先發(fā)現(xiàn)然后標(biāo)記，好的跟蹤算法必須具備REID的能力。今天小編斗膽給大家推薦一個結(jié)合傳統(tǒng)算法跟深度學(xué)習(xí)，特別好用的對象跟蹤算法框架DeepSort

      DeepSort的核心思想主要分為兩塊，一塊可以簡單稱為Deep，另外一個可以稱為Sort，背后的算法支持分別基于深度學(xué)習(xí)模型與卡爾曼濾波，是典型的結(jié)合深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的混合算法框架實(shí)現(xiàn)了比較穩(wěn)定的跟蹤效果。見得工作原理示意圖如下：


      從輸入視頻流開始，首先通過對象檢測算（YOLOv3）法實(shí)現(xiàn)對象檢測，然后基于檢測結(jié)果標(biāo)記利用DeepSort實(shí)現(xiàn)跟蹤。

      Deepsort的相關(guān)論文如下:

      https://arxiv.org/abs/1703.07402

      Pytorch版本的代碼實(shí)現(xiàn)如下：

      https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch

      代碼演示

      獲取代碼

      git clone https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch

      獲取代碼之后，還需要下載YOLOv3模型與Deep的t7模型，分別是

      - yolov3.weights

      然后 運(yùn)行下面命令行

      python yolov3_deepsort.py D:/images/video/TownCentreXVID.avi –display

      運(yùn)行結(jié)果如下：


      我只能說效果絕對靠譜！在我的1050Ti筆記本上測試通過！
      君子藏器于身，待時而動

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      審核編輯：符乾江
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