DeepSort使用的是Matching Cascade相比起传统方法Sort使用的一种更可靠的矩阵。
在DeepSort中,卡尔曼滤波会根据观察前一帧物体的检测框的结果,输出预测的物体框在下一帧中最有可能出现的位置。
为了将新的检测框与新的预测框进行关联。
使用Mahalanobis Distance进行量化关联距离的度量。
最后使用匈牙利算法去解决任务分配任务的组合优化。
DeepSort使用的是Matching Cascade相比起传统方法Sort使用的一种更可靠的矩阵。
在DeepSort中,卡尔曼滤波会根据观察前一帧物体的检测框的结果,输出预测的物体框在下一帧中最有可能出现的位置。
为了将新的检测框与新的预测框进行关联。
使用Mahalanobis Distance进行量化关联距离的度量。
最后使用匈牙利算法去解决任务分配任务的组合优化。