【论文解读】Sort、Deep-Sort多目标跟踪算法

前言

基于视觉的目标跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他物体的运动进行跟踪，对它们的未来的位置、速度等信息作出预测。

多目标跟踪，Multiple Object Tracking，并不是简单的多个单目标跟踪，因为它不仅涉及到各个目标的持续跟踪，还涉及到不同目标之间的身份识别、自遮挡和互遮挡的处理，以及跟踪和检测结果的数据关联等。

一、Sort算法

Sort算法，是一种简单的在线实时多目标跟踪算法。它以“每个检测”与“现有目标的所有预测边框”之间的交并比IOU 作为前后帧之间目标关系的度量指标。

Sort算法，使用卡尔曼滤波器预测当前位置，通过匈牙利算法关联预测框和目标。

检测框可以用Faster R-CNN、SSD、YOLO等目标检测模型，进行检测目标的位置，生成检测框。（本文以Faster R-CNN为例，用它作为目标检测的主干网络）

预测框使用卡尔曼滤波器预测的。

Sort算法整体流程

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