deepsort代码改进 怼烎@ 2024-03-25 14:29 24阅读 0赞 DeepSORT是一个非常流行的多目标跟踪算法,但是可以通过对其代码进行改进来提高其性能和适应性。以下是一些DeepSORT代码改进的建议: 1. 使用更好的特征提取器:DeepSORT使用卷积神经网络(CNN)来提取特征,但是可以尝试使用更好的CNN模型,例如ResNet、EfficientNet等来提取更好的特征。 2. 改进运动模型:DeepSORT使用卡尔曼滤波器来建立运动模型,但是该模型可能无法很好地适应某些场景。可以考虑改进运动模型,例如使用长短时记忆网络(LSTM)或循环神经网络(RNN)来预测目标的运动。 3. 对抗训练:DeepSORT在训练时可能会受到对抗性攻击,因此
还没有评论,来说两句吧...