资源为视频检测算法代码包括算法的模型，算法实现的原理是：首先在视频检测跟踪之前，对所有目标已经完成检测，那么当第一帧进来时，以检测到的目标初始化并创建新的跟踪器，标注ID，输出行人图片，输出一组向量，通过比对两个向量之间的距离，来判断两副输入图片是否是同一个行人。在后面帧进来时，先到卡尔曼滤波器中得到由前面帧box产生的状态预测和协方差预测，并且使用确信度较高的跟踪结果进行预测结果的修正。求跟踪器所有目标状态与本帧检测的box的IOU，通过匈牙利算法寻找二分图的最大匹配，在多目标检测跟踪问题中为寻找前后两帧的若干目标的匹配最优解，得到IOU最大的唯一匹配，在去掉匹配值小于iou_threshold的匹配对。
用本帧中匹配到的目标检测box去更新卡尔曼跟踪器，计算卡尔曼增益，状态更新和协方差更新。并将状态更新值输出，作为本帧的跟踪box，再对于本帧中没有匹配到的目标重新初始化跟踪器。
yolo v3首先通过特征提取网络对输入图像提取特征，得到一定size的feature map，通过尺寸聚类确定anchor box。对每个bounding box网络预测4个坐标偏移。如果feature map某一单元偏移图片左上角坐标,bounding box预选框尺寸为，即anchor尺寸，那么生成对预测坐标为,此为feature map层级.而为真值在feature map上的映射，通过预测偏移使得与一致。类别预测方面为多标签分类，采用多个scale融合的方式做预测。
2021-03-27 18:06:22
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yolov3在python web运行.zip
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