2025年deepsort复现(transunet复现)

deepsort复现(transunet复现)现有的目标跟踪算法主要有两大类 分别是生成式方法运用生成模型描述目标的外观特征 之后通过对候选区域进行搜索寻找与目标最接近的候选区域作为跟踪的结果 比较常用的方法有卡尔曼滤波 粒子滤波和均值滤波等等 但这种方法 只使用了目标本身的一些特征 没有利用背景信息 所以在目标自身发生剧烈变化和遮挡时 跟踪结果会产生漂移 判别式方法使用图像特征 机器学习的套路

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 现有的目标跟踪算法主要有两大类:分别是生成式方法运用生成模型描述目标的外观特征,之后通过对候选区域进行搜索寻找与目标最接近的候选区域作为跟踪的结果。比较常用的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波和均值滤波等等。但这种方法,只使用了目标本身的一些特征,没有利用背景信息,所以在目标自身发生剧烈变化和遮挡时,跟踪结果会产生漂移。判别式方法使用图像特征+机器学习的套路,在当前帧目标附近采集正负样本(目标为正样本,背景为负样本),使用这些正负样本训练一个分类器,下一帧用训练好的分类器,找出最后的候选区域作为目标的位置。,大部分 

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