deepseek给的代码怎么用_多目标跟踪算法之DeepSORT

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deepseek给的代码怎么用

要使用DeepSeek提供的代码，你可以按照以下步骤进行操作：

1. **了解代码功能**：首先，你需要弄清楚DeepSeek提供的代码是做什么的。这可能是一个搜索算法、数据处理脚本或其他功能。仔细阅读代码中的注释和文档，确保你了解其输入、输出以及依赖关系。

2. **准备环境**：确保你的开发环境中已经安装了运行该代码所需的所有依赖项。这可能包括编程语言环境、必要的库或框架，以及其他工具。根据代码的要求，配置好这些环境，以确保代码能够顺利运行。

3. **配置参数**：根据代码的需求，你可能需要设置一些参数，如API密钥、数据源路径或目标输出路径等。确保这些参数正确无误，以便代码可以正常工作。

4. **运行代码**：将代码放置在你的项目中，并按照说明运行它。如果是命令行工具，你可能需要在终端或命令提示符中导航到代码所在的目录，并执行相应的命令；如果是脚本或库，则可能需要在主程序中导入并调用它。

5. **测试与验证**：运行代码后，检查其输出是否符合预期。如果有测试数据或示例输出，可以将它们与实际结果进行对比，以验证代码的正确性。

6. **调试与优化**：如果遇到问题或错误，使用调试工具来跟踪和解决问题。根据需要调整代码或配置，以达到最佳效果。

请注意，具体步骤可能会因DeepSeek提供的代码类型和功能而有所不同。始终参考DeepSeek提供的官方文档或支持资源，以获取最准确的信息。通过以上步骤，你可以更好地理解和使用DeepSeek提供的代码，确保其在你的项目中顺利运行。

多目标跟踪算法之DeepSORT

本文首发于公众号【DeepDriving】。上一篇文章介绍了多目标跟踪算法SORT，该算法虽然速度快，但存在频繁ID切换等问题。为了解决这些问题，作者在一年后发表的论文《Simple Online and RealTIMe Tracking with a Deep Association Metric》中提出了改进版的DeepSORT算法。与SORT仅依赖边界框的IOU进行匹配不同，DeepSORT引入了更可靠的距离度量方法，结合了物体的运动和外观信息。其中，外观信息通过一个在大规模行人重识别数据集上预训练的CNN网络提取。这些改进显著提升了跟踪算法的鲁棒性，减少了45%的ID切换率，并保持了易于部署和高效运行的优点。

### 状态估计

与SORT类似，DeepSORT对每个目标采用线性恒速模型进行建模，并使用标准卡尔曼滤波器进行状态估计。然而，状态向量从7维扩展到8维，具体表示如下：

- [公式] 表示物体边界框的中心点。

- [公式] 和 [公式] 分别表示边界框的长宽比和高度。

- [公式] 表示它们在图像中的变化率。

相应的观测向量也进行了调整。对于每个track，计算其自上次成功匹配以来的时间差，在代码中用`time_since_update`变量表示。该变量在调用卡尔曼滤波器的`predict()`函数后递增，在成功匹配并更新状态后清零。如果`time_since_update`超过预设阈值[公式]，则认为目标消失，track将被删除。若当前帧的检测结果未能与任何已存在的track匹配，则创建一个新的track。新track在前三帧内处于未确定状态，只有在这期间每帧都有检测结果与其匹配才会转为确定态，否则将被删除。

### 匹配问题

为了更好地利用运动信息，作者采用马氏距离（Mahalanobis distance）来衡量卡尔曼滤波器预测的状态与新到达的测量值之间的匹配程度：

\[ d_{\text{Mahalanobis}}(t_i, d_j) = \sqrt{(z_j - x_i)^T S^{-1} (z_j - x_i)} \]

其中，\( t_i \) 表示第 \( i \) 个track，\( d_j \) 表示第 \( j \) 个detection，\( S \) 是协方差矩阵。当马氏距离小于等于阈值9.4877时，匹配有效。

然而，马氏距离在处理遮挡情况下的表现不佳，因此作者引入了外观信息作为第二个度量指标。对于每个检测边界框，计算其外观描述子，并将其归一化到单位超球面上。每个track保留多个关联的外观描述子，最小余弦距离作为第二个度量指标：

\[ d_{\text{cosine}}(t_i, d_j) = \min_k \left( 1 - \frac{f_i^k \cdot f_j}{\|f_i^k\| \|f_j\|} \right) \]

同样设置二值指示器，当余弦距离小于等于阈值时，匹配有效。最终的距离度量是马氏距离和余弦距离的加权和，权重由超参数控制。在某些场景中，如存在相机自身运动时，可以将马氏距离的权重设为0，以提高匹配效果。

### 级联匹配

长时间遮挡会导致卡尔曼滤波器预测位置不准确，不确定性增加。为了避免这种情况下出现不合理匹配，作者引入了级联匹配机制，优先考虑出现更频繁的目标。此外，对于未确定状态的track和未匹配成功且`time_since_update=1`的track，还会基于IOU进行一次额外匹配，以增强算法的鲁棒性。

### 外观特征提取

为了提取行人的外观特征，作者设计了一个包含2个卷积层和6个残差网络块的CNN模型，并在大规模行人重识别数据集上离线训练。训练好的模型在线跟踪时用于提取目标的外观特征，输出128维向量，并进行L2归一化以计算余弦距离。

### 总结

DeepSORT在SORT的基础上引入了外观信息作为匹配时的距离度量，并加入了级联匹配方法，显著提升了算法的鲁棒性。通过这些改进，DeepSORT不仅减少了ID切换率，还保持了高效的性能和易部署的特点。

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