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同样非常感谢weixu分享自己的代码~ 工程中和原始论文有一些不同,我暂时只看了滤波器的差异:
文件 libtorch-yolov3-deepsort/tracking/src/KalmanTracker.cpp 描述的的运动估计模型和原论文不同:
kf.transitionMatrix = (Mat_
原始论文中,使用 [x,y,r,h,vx,vy,vr,vh],h是BBOX的高。
另外,作者的源码中,没有考虑不同观测值、运动系统的方差差异: setIdentity(kf.processNoiseCov, Scalar::all(1e-2)); setIdentity(kf.measurementNoiseCov, Scalar::all(1e-1)); setIdentity(kf.errorCovPost, Scalar::all(1));
这些参数需要结合数据,进一步确定。
首先感谢@weixu000做的很棒的工作! 我用yolov4+TensorRT+torch复现了这个项目,但我发现一个问题,在进行跟踪时,有时候tracker似乎并没有跟踪到目标。但是detector的检测是检测到的,并且置信度还挺高。而且看传给tracker的参数,也只是将rect传过去就可以,与置信度并无关系。 所以我想请教一下,应该如何调整跟踪参数,使得跟踪更加准确并且不会丢呢? 我看deepsort.cpp对iou_mat有一些阈值,是不是要调整这里? 麻烦您方便的时候给与解答 再次感谢@weixu000 !