DeepSORT (YOLOv8) 源码逐行讲解

DeepSORT (YOLOv8) 源码逐行讲解
共20节 327人在学 课程详情
  • 课程介绍

    • 课程介绍
  • YOLOv8+DeepSORT部署

    • Windows下配置YOLOv8+DeepSORT
  • DeepSORT算法原理

    • DeepSORT原理简介
    • 匈牙利算法
    • Kalman滤波器的原理介绍
    • Kalman滤波器的Python实现
    • 特征提取网络ResNet的原理介绍
    • 特征提取网络ResNet的Python实现
  • DeepSORT源码逐行讲解

    • 从YOLOv8目标检测开始
    • 所有轨迹向前预测一步
    • 检测与轨迹的级联匹配
    • 用马氏距离修正代价矩阵
    • 检测与轨迹的IoU匹配
    • 所有轨迹的更新
    • 轨迹的初生成(跟踪前三帧)
    • 多目标跟踪结果的显示和保存
  • 特征提取网络的训练

    • Market-1501数据集的介绍
    • 训练集和测试集的装载
    • 模型的训练
    • 模型的测试

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    课时介绍

    本节以DeepSORT流程图为主线,重点讲解了轨迹更新的全部流程。此外还讲解了未匹配的轨迹何时删除何时保留,未匹配的检测怎样初始化为一条新的轨迹,轨迹怎么从暂存态变为确定态。

    课程介绍

            DeepSORT是一种基于目标检测的多目标跟踪算法 (MOT: Mutil-object Tracking)。本课程讲解了DeepSort算法的原理并对其源码进行了逐行的分析和讲解。本课程属于保姆级教程,尤其是对DeepSORT算法中的难点,如Kalman滤波器、匈牙利算法、特征提取网络、马氏距离、卡方分布、级联匹配等内容,都给出了深入浅出的讲解。研究深度的学习算法不仅要掌握其原理,更多的是要研读程序,才能做到融会贯通,二者相辅相成,缺一不可,否则就是浮于表面。基于这一出发点,本着只做精品的原则,每节课程都是精心准备,尽可能的把程序和原理给大家讲清楚,相信学完本课程,大家定会有所收获!

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