FastMOT:基于YOLO，Deep SORT和光流的高性能多目标跟踪-源码

快速移动 消息 （2021.2.13）支持Scaled-YOLOv4模型 （2021.1.3）为YOLO添加DIoU-NMS（+ 1％MOTA） （2020.11.28）Ubuntu 18.04上提供的Docker容器 描述 FastMOT是一个自定义的多对象跟踪器，它实现了： YOLO探测器 SSD检测器 深度SORT + OSNet ReID KLT光流跟踪 相机运动补偿 深度学习模型通常是Deep SORT的瓶颈，这使得Deep SORT无法用于实时应用程序。 FastMOT显著加快整个系统的实时甚至特森运行。 它也提供了足够的灵活性来调整速度精度的权衡，而无需使用轻量级的模型。 为了实现更快的处理速度，FastMOT仅每N帧运行一次检测器和特征提取器。 使用光流来填充间隙。 YOLOv4在CrowdHuman（82％mAP@0.5）上进行了训练，而SSD是TensorFlo