2.2 神经网络的数据表示在先前的例子中，我们从存储在多维Numpy数组中的数据开始，这些数据也称作张量。一般而言，所有现在的机器学习系统使用张量作为它们基础数据结构。张量是这个领域的基础——它们如此基础，因此谷歌的TensorFlow以此命名。所以什么是张量？在它的核心概念中，张量是数据的一个容器——几乎总是数字化的数据。所以，它是数字的一个容器。你可能已经熟悉了2D张量的标准：张量是将矩阵推广
DeepSORT背景：deepsort之前是sort算法，但是它对身份变换的问题，仅仅采取框和框之间距离的匹配方式，没有考虑框内的内容，所以容易发生身份变换，该问题在deepsort中得到了解决。1、DeepSORT的核心流程：预测（track）–》 观测（detection+数据关联）–》更新1.1 预测：预测下一帧目标的bbox，即后文中的tracks；； 1.2 观测：对当前帧进行目标检测，
## 深度学习目标跟踪之Python DeepSort安装
深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中目标跟踪是一个重要的研究方向。在目标跟踪中，DeepSort是一种常用的目标跟踪算法，它结合深度学习和传统目标跟踪技术，能够在视频中准确追踪目标并进行ID关联。
### 什么是DeepSort
DeepSort是一种基于深度学习的目标跟踪算法，它是在YOLOv4等目标检测算法的基础上进行改
整个代码分两个阶段第一阶段的识别是YOLOv5来实现的第二阶段是追踪，由Deep Sort算法来实现。再次基础上进行了计数代码地址：https://github.com/dongdv95/yolov5/tree/master/Yolov5_DeepSort_Pytorch把代码git下来git clone https://github.com/dongdv95/yolov5/tree/master
前段时间碰到需要将一个Java对象进行深度拷贝的情况，但是JDK并未提供关于deep copy相关的API，唯一能用的就是一个不太稳定的clone()，所以问题就来了，如何实现稳定的deep copy，下面就实现deep copy的方法做个介绍。1. 直接赋值实现deep copy，首先想到的是可以直接赋值么？如下：Test test = new Test();
Test test2 = test
Simple Online and realTime tracking with a deep association metric〇、摘要一、引言二、 按深度关联指标排序2.1、轨迹处理和状态估计2.2、匹配问题2.3、级联匹配2.4、表观特征三、实验四、总结 首先，带着几个疑惑来读这篇文章、 状态估计 〇、摘要简单的在线和实时跟踪（SORT）是一种实用的方法，主要集中于研究简单、有效的算法
# 实现"python deepsort 轨迹生成"教程
## 简介
在这篇文章中，我将教你如何使用Python中的DeepSORT算法来生成轨迹。DeepSORT是一种目标跟踪算法，结合了深度学习和卡尔曼滤波，可以用于视频目标跟踪和轨迹生成。如果你是一位刚入行的小白，不用担心，我会一步步教你实现这个过程。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程：
```mermaid
Deep-Sort 多目标跟踪算法原理和代码解析deepsort是基于目标检测的多目标跟踪算法(Mutil-object Tracking)，目标检测算法的优劣影响该算法跟踪的效果。1.MOT算法的主要步骤给定视频的初始帧运行目标检测算法，例如YOLO、Faster R-CNN 、SSD等算法对视频每帧进行检测，获得检测边界框根据检测边界框对图片进行裁剪获得检测目标，再依次对目标进行特征提取(表观
DeepSORT算法通过结合目标框的马氏距离(Mahalanobis distance)和特征余弦距离（Cosine similarity）两个度量来整合运动信息和外观信息。外观信息是指使用了一个简单的CNN网络去提取被检测物体的外观特征。运动信息是指卡尔曼（kalman）滤波预测的结果。Deepsort的算法流程是：（1）获取视频的初始帧（2）使用卡尔曼（kalman）滤波器进行目标运动状态的预
整体思路 SORT 算法的思路是将目标检测算法得到的检测框与预测的跟踪框的 iou（交并比）输入到匈牙利算法中进行线性分配来关联帧间 Id。而 DeepSORT 算法则是将目标的外观信息加入到帧间匹配的计算中，这样在目标被遮挡但后续再次出现的情况下，还能正确匹配 Id，从而减少 Id Switch。算法思路 状态估计（state estimation）和轨迹处理（track handing） 状态
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2023-07-25 08:53:52
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DeepSort算法引入的特征提取模块，并在匹配时首先使用特征作为匹配指标，因此，这使得DeepSort算法能够在目标遮挡后再次
如何使用 Java 实现深度排序（Java DeepSort）
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现 "java deepsort"。在开始之前，我们需要明确一下深度排序的概念。所谓深度排序，是指对一个由对象组成的集合进行排序，而不仅仅是比较它们的属性值。在 Java 中，实现深度排序的一种常见方法是使用自定义的比较器（Comparator）。
下面是实现深度排序的步骤：
| 步骤
CenterNet+ deepsort实现多目标跟踪首先使用CenterNet训练自己的检测数据集，可以检测人、动物、鱼大等多种自定义类别，然后再把训练好的预训练模型传入deepsort算法进行多目标跟踪。试验结果表明centernet精度和速度方面都具有更好的优势。CenterNet简介论文：https://arxiv.org/abs/1904.08189传统的基于关键点的目标检测方法例如最具代表性的 CornerNet通过检测物体的左上角点和右下角点来确定目标，但在确定目标的过程中，
原创
2021-06-05 16:40:58
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DeepSORT的深度外观模型是在人的重识别数据集上训练得到的，在用于人的多目标跟踪效果好，用于车辆就不一定适用，所以要训练适用于车辆的深度外观模型。 我的环境是win10 python3.6 TensorFlow1.9 训练代码：https://github.com/nwojke/cosine_metric_learning 1、首先要准备车辆的重识别数据集car-Reid.zip 2、将数据
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2023-07-27 09:00:46
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由于SORT凭借交并比IOU进行识别判断的方式仅考虑了边界框之间的距离匹配而忽略了内容特征的匹配，易导致身份变换现象。DeepSort通过集成表观信息来降低ID-Switch发生频率。图２－８为DeepSort的流程图。从图中可以看出，DeepSort在Sort算法的基础上增加了级联匹配策略，同时考虑目标间距和特征相似度，并对新生成的跟踪轨迹采取验证机制以排除错误的预测结果。DeepSort的核心
前些日子跑了一下github上提供的yolov5 deepsort，然后现在想着自己去实现yolov4 的deepsort。【这里不讲原理】代码见文末。yolov4的代码我是采用的b站up主Bubbliiiing开源的pytorch版代码。deepsort部分还是用的原yolov5版的，只是这里我将这两部分代码进行了合并整理【代码中对部分功能进行了删减修改】。检测效果不是那么好，因为我用的是coc
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2023-09-04 09:55:10
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# Android 部署 DeepSORT 教学
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title Android 部署 DeepSORT 流程
section 准备工作
开发环境搭建: 配置Android Studio
下载 DeepSORT 源码
下载 OpenCV Android SDK
前言 论文：Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric 参
原创
2022-12-04 08:30:34
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前言前段时间刷短视频看到过别人用摄像头自动化监控员工上班状态，比如标注员工是不是离开了工位，在位置上是不是摸鱼。虽然是段子，但是这个是可以用识别技术实现一下，于是我在网上找，知道发现了 SlowFast，那么下面就用 SlowFast 简单测试一下视频的行为识别。工具简介YOLOYOLO 是一个基于深度学习神经网络的对象识别和定位算法，前面我也用 v5s 训练了标注的扑克牌，实现了图片或视频中的点
几个实用操作分享
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2021-06-24 14:54:23
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