deepsort（deepsort训练自己的数据集）

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本文目录一览：

• 1、deepsort算法的预测框和检测框一样吗
• 2、deepsort计数ID频繁变更
• 3、deepsort的fps怎么算

deepsort算法的预测框和检测框一样吗

匈牙利算法的作用：简单来讲就是解决分配问题，就是把一群检测框和卡尔曼预测的框做分配，让卡尔曼预测的框找到和自己最匹配的检测框，达到追踪的效果。 sort工作流程如下图所示：Detections是通过目标检测到的框框。

deepsort数据集制作方法如下：数据采集：需要使用相机等设备进行视频数据采集，以获取需要跟踪的目标物体的视频数据。目标标注：使用目标检测算法对视频数据进行目标检测，标注目标物体的位置和大小等信息。

目标检测的过程中在同一目标的位置上会产生大量的候选框，这些候选框相互之间可能会有重叠，此时我们需要利用非极大值抑制找到最佳的目标边界框，消除冗余的边界框。

一阶段 方法直接对anchor进行回归和分类，得到最终目标框和类别，算法有 YOLOv2，v3，SSD，RetinaNet 等。一阶段模型的推理速度较快，但是相对的精度会下降一些。

deepsort计数ID频繁变更

由于sort算法还是比较粗糙deepsort的追踪算法deepsort，当物体发生遮挡的时候，特别容易丢失自己的ID。而Deepsort算法在sort算法的基础上增加了级联匹配（Matching Cascade）和新轨迹的确认（confirmed）。

数据格式转换deepsort：将标注数据转换为DeepSORT所需的格式，通常采用MOTChallenge格式。格式转换过程可以使用开源的转换工具，如MOTChallengeDevKit等。数据准备deepsort：将制作好的数据集放入DeepSORT的数据目录中，进行算法训练和测试。

需要。因为deepsort的权重信息是根据用户的活跃度和其他属性进行综合评级确认的，所以需要。

这部分借鉴了deepsort：我们合并了六个数据集，其中ETH和CityPerson没有标注ID，我们用其训练检测，The CalTech、 MOT17 、CUHK-SYSU、PRW标注了框和ID，我们用着四个数据集训练检测和reid。

deepsort的fps怎么算

一般而言 30 FPS 就是可以接受的，如果 FPS 30 ，画面会卡顿、不流畅，总而言之， FPS 越高，画面越流畅。

Deepsort算法的工作流程如下图所示：整个算法的工作流程如下：（1）将第一帧次检测到的结果创建其对应的Tracks。将卡尔曼滤波的运动变量初始化，通过卡尔曼滤波预测其对应的框框。这时候的Tracks一定是unconfirmed的。

一般我们设置缺省刷新率都在75Hz(即75帧/秒)以上。fps是游戏每秒屏幕刷新的速度，一般60左右为正常。低于这个数值就代表你的电脑不是能很好的运行这款游戏。120左右为最佳，低于30会有明显的卡屏感。

这样幅度太大，画面就会卡，不流畅。所以说稳定就好。FPS是图像领域中的定义，是指画面每秒传输帧数，通俗来讲就是指动画或视频的画面数，fps一般60左右为正常，低于这个数值就代表你的电脑不是能很好的运行这款游戏。

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