本文转载自OpenCV学堂
javascript
DeepSort
php
目标跟踪问题一直是计算机视觉的热点任务之一，简单的能够分为单目标跟踪与多目标跟踪，最多见的目标跟踪算法都是基于检测的跟踪算法，首先发现而后标记，好的跟踪算法必须具有REID的能力。css
今天小编斗胆给你们推荐一个结合传统算法跟深度学习，特别好用的目标跟踪算法框架DeepSortjava
DeepSort的核心思想主要分为两块，一块能够简单称为Deep，另一个能够称为Sort，背后的算法支持分别基于深度学习模型与卡尔曼滤波，是典型的结合深度学习与传统方法的混合算法框架实现了比较稳定的跟踪效果。见得工做原理示意图以下：python
从输入视频流开始，首先经过目标检测算（YOLOv3）法实现检测，而后基于检测结果标记利用DeepSort实现跟踪。git
DeepSort的相关论文以下:github
https://arxiv.org/abs/1703.07402
Pytorch版本的代码实现以下：算法
https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch
代码演示
微信
获取代码app
git clone https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch
获取代码以后，还须要下载YOLOv3模型与Deep的t7模型，分别是
- yolov3.weights- ckpt.t7
而后运行下面命令行
python yolov3_deepsort.py D:\images\video\TownCentreXVID.avi –display
运行结果以下：
我只能说效果绝对靠谱！在个人1050Ti笔记本上测试经过！
END
备注：跟踪
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