SORT和DeepSORT论文阅读理解及代码解析
目录
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- （序）论文及代码:
- 一.SORT
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- 1.预测模型
- 2. 数据关联
- 3.目标丢失的问题
- 二.DeepSORT
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- 1.状态估计:
- 2.轨迹处理：
- 3.Assignment Problem
- 4.Motion Metric
- 5.Appearance Metric
- 6.匹配级联
- 7.Deep Appearance Descriptor
- 8.算法总结
（序）论文及代码:
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一.SORT
1.预测模型
X = [ u , v , s , r , u ˙ , v ˙ , s ˙ ] T X=[u,v,s,r,\dot{u},\dot{v},\dot{s}]^{T} X=[u,v,s,r,u˙,v˙,s˙]T
其中u和v分别代表目标的中心横纵坐标，s和r表示目标的BBox的尺寸大小和比例，注意长宽比应该为一个常量。因此后面三个量表示预测的下一帧，当检测与目标关联时，检测到的边界框用于更新目标状态，其中通过卡尔曼方法对速度分量进行了优化求解。如果没有检测与目标关联，则只需使用线性速度模型。
2. 数据关联
作者使用匈牙利指派算法进行数据关联，使用的cost矩阵为原有目标在当前帧中的预测位置和当前帧目标检测框之间的IOU。当然小于指定IOU阈值的指派结果是无效的。作者发现使用IOU能够解决目标的短时被遮挡问题。这是因为目标被遮挡时，检测到了遮挡物，没有检测到原有目标，假设把遮挡物和原有目标进行了关联。那么在遮挡结束后，因为在相近大小的目标IOU往往较大，因此很快就可以恢复正确的关联。这是建立在遮挡物面积大于目标的基础上的
3.目标丢失的问题
如果连续 [公式] 帧没有实现已追踪目标预测位置和检测框的IOU匹配，则认为目标消失。实验中设置 [公式] ，原因有二，一是匀速运动假设不合理，二是作者主要关注短时目标追踪。另外，尽早删除已丢失的目标有助于提升追踪效率。但是，问题就出现了，这样的话目标的ID一定会频繁的切换，这样就会造成跟踪计数的不准确！
二.DeepSORT
1.状态估计:
使用一个8维空间去刻画轨迹在某时刻的状态 [公式]
分别表示bounding box中心的位置、纵横比、高度、以及在图像坐标中对应的速度信息。然后使用一个kalman滤波器预测更新轨迹，该卡尔曼滤波器采用匀速模型和线性观测模型。其观测变量为 [公式]
2.轨迹处理：
这个主要说轨迹什么时候终止、什么时候产生新的轨迹。首先对于每条轨迹都有一个阈值a用于记录轨迹从上一次成功匹配到当前时刻的时间。当该值大于提前设定的阈值 [公式] 则认为改轨迹终止，直观上说就是长时间匹配不上的轨迹认为已经结束。然后在匹配时，对于没有匹配成功的检测都认为可能产生新的轨迹。但由于这些检测结果可能是一些错误警告，所以对这种情形新生成的轨迹标注状态’tentative’ ,然后观查在接下来的连续若干帧（论文中是3帧）中是否连续匹配成功，是的话则认为是新轨迹产生，标注为’confirmed’,否则则认为是假性轨迹,状态标注为’deleted’
3.Assignment Problem
在SORT中，我们直接使用匈牙利算法去解决预测的Kalman状态和新来的状态之间的关联度，现在我们需要将目标运动和表面特征信息相结合，通过融合这两个相似的测量指标。
4.Motion Metric
使用马氏距离来评测预测的Kalman状态和新来的状态：
表示第j个detection和第i条轨迹之间的运动匹配度，其中 [公式] 是轨迹由kalman滤波器预测得到的在当前时刻观测空间的协方差矩阵， [公式] 是轨迹在当前时刻的预测观测量， [公式] 时第j个detection的状态 [公式]
考虑到运动的连续性，可以通过该马氏距离对detections进行筛选，文中使用卡方分布的0.95分位点作为阈值 [公式] =0.4877,我们可以定义一个门限函数
5.Appearance Metric
当目标运动不确定性较低时，马氏距离是一个很好的关联度量，但在实际中，如相机运动时会造成马氏距离大量不能匹配，也就会使这个度量失效，因此，我们整合第二个度量标准，对每一个BBox检测框 [公式] 我们计算一个表面特征描述子 [公式] , 我们会创建一个gallery用来存放最新的 [公式] 个轨迹的描述子，即 [公式] ，然后我们使用第i个轨迹和第j个轨迹的最小余弦距离作为第二个衡量尺度！
当然，我们也可以用一个门限函数来表示
如何使用CNN网络来计算这个描述子，我们接下来会讲到！
接着，我们把这两个尺度相融合为：
总之，距离度量对于短期的预测和匹配效果很好，而表观信息对于长时间丢失的轨迹而言，匹配度度量的比较有效。超参数的选择要看具体的数据集，比如文中说对于相机运动幅度较大的数据集，直接不考虑运动匹配程度。
6.匹配级联
本文还提出了一种级联匹配的策略来提高匹配精度，主要由于当一个目标被遮挡很长时间，Kalman滤波的不确定性就会大大增加，并会导致连续预测的概率弥散，假设本来协方差矩阵是一个正态分布，那么连续的预测不更新就会导致这个正态分布的方差越来越大，那么离均值欧氏距离远的点可能和之前分布中离得较近的点获得同样的马氏距离值。
上述图片描述了级联匹配的算法！！！
在最后阶段，作者使用之前SORT算法中的IOU关联去匹配n=1的unconfirmed和unmatched的轨迹。这可以缓解因为表观突变或者部分遮挡导致的较大变化。当然有好处就有坏处，这样做也有可能导致一些新产生的轨迹被连接到了一些旧的轨迹上。
7.Deep Appearance Descriptor
作者建立了一个深度卷积神经网络去提取目标的特征信息，并使用L2标准化吧特征投影到一个统一的超球面！模型结构为：
8.算法总结
总的来说，效果还是很明显的，使用CNN提取的特征进行匹配，大大减少了SORT中的ID switches, 经作者实验证明减少了大约45%, 在高速率视频流中也达到了很好的水准！