最详细DeepSort论文解读

1 摘要 DeepSort是在Sort目标追踪基础上的改进。引入了在行人重识别数据集上离线训练的深度学习模型，在实时目标追踪过程中，提取目标的表观特征进行最近邻匹配，可以改善有遮挡情况下的目标追踪效果。同时，也减少了目标ID跳变的问题。 2 核心思想 算法的核心思想还是用一个传统的单假设追踪方法，方法使用了递归的卡尔曼滤波和逐帧的数据关联。 2.1 轨迹处理和状态估计 该部分的思路和sort很接近

>>阅读原文<<