深度学习多目标跟踪算法综述

多目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的任务，旨在从视频序列中准确地检测和跟踪多个目标。近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度多目标跟踪算法在提高准确性和鲁棒性方面取得了显著的进展。本文将综述当前流行的深度多目标跟踪算法，并提供相应的源代码示例。

一、基于深度学习的多目标跟踪算法简介

1. 单阶段多目标跟踪算法
   单阶段多目标跟踪算法将目标检测和目标跟踪任务融合在一起，通过单个神经网络模型实现端到端的目标跟踪。这类算法通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）提取图像特征，并利用循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）或注意力机制（Attention Mechanism）进行时间序列建模。常见的单阶段多目标跟踪算法包括CenterTrack、FairMOT等。

2. 两阶段多目标跟踪算法
   两阶段多目标跟踪算法将目标检测和目标跟踪任务分为两个阶段进行处理。首先，使用目标检测算法检测出图像中的目标，并生成候选框。然后，在目标跟踪阶段，利用深度学习模型对候选框进行跟踪。这类算法常常采用卷积神经网络进行特征提取，并使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）或者相关滤波器（Correlation Filter）等方法进行目标跟踪。常见的两阶段多目标跟踪算法包括DeepSORT、SORT等。

二、深度多目标跟踪算法示例代码

1. CenterTrack算法示例代码：

import torch