简单粗暴的多对象目标跟踪神器 – DeepSort

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”

重磅干货，第一时间送达

DeepSort

对象跟踪问题一直是计算机视觉的热点任务之一，简单的可以分为单目标跟踪与多目标跟踪，最常见的目标跟踪算法都是基于检测的跟踪算法，首先发现然后标记，好的跟踪算法必须具备REID的能力。今天小编斗胆给大家推荐一个结合传统算法跟深度学习，特别好用的对象跟踪算法框架DeepSort

DeepSort的核心思想主要分为两块，一块可以简单称为Deep，另外一个可以称为Sort，背后的算法支持分别基于深度学习模型与卡尔曼滤波，是典型的结合深度学习与传统方法的混合算法框架实现了比较稳定的跟踪效果。见得工作原理示意图如下：

从输入视频流开始，首先通过对象检测算（YOLOv3）法实现对象检测，然后基于检测结果标记利用DeepSort实现跟踪。

Deepsort的相关论文如下:

https://arxiv.org/abs/1703.07402

Pytorch版本的代码实现如下：

https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch

代码演示

获取代码

git clone https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch

获取代码之后，还需要下载YOLOv3模型与Deep的t7模型，分别是

- yolov3.weights
- ckpt.t7

然后运行下面命令行

python yolov3_deepsort.py D:\images\video\TownCentreXVID.avi –display

运行结果如下：

我只能说效果绝对靠谱！在我的1050Ti笔记本上测试通过！

下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2：Python视觉实战项目52讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。

下载3：OpenCV实战项目20讲

在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。

交流群

欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~