deep_sort_pytorch:使用Deepsort和yolov3与pytorch进行MOT跟踪-源码

使用PyTorch进行深度排序 更新（1-1-2020） 变化 修正错误 重构代码 通过在gpu上添加nms来进行准确检测 最新更新（07-22） 变化 错误修复（感谢@ JieChen91和@ yingsen1进行错误报告）。 使用批处理为每个帧提取特征，这会导致速度提速。 代码改进。 进一步的改进方向 在特定数据集而不是官方数据集上训练检测器。 在pedestrain数据集上重新训练REID模型以获得更好的性能。 将YOLOv3检测器替换为高级检测器。 欢迎对此存储库做出任何贡献！ 介绍 这是MOT跟踪算法深度排序的一种实现。 深度排序与排序基本相同，但深度CNN模型添加了CNN模型以提取受检测器限制的人体部位图像中的特征。 这个CNN模型确实是一个RE-ID模型， 使用的检测器是FasterRCNN，原始源代码是 。 但是，在原始代码中，CNN模型是使用tensorf