ByteTrack算法流程的简单示例

本文主要是介绍ByteTrack算法流程的简单示例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

ByteTrack

ByteTrack算法是将t帧检测出来的检测框集合 ${\mathcal{D}}_t$ 和t-1帧预测轨迹集合 ${\tilde{T}}_{t-1}$ 进行匹配关联得到t帧的轨迹集合 $T_t$。

首先使用检测器检测t帧的图像得到检测框集合 ${\mathcal{D}}_t$，再根据置信度阈值将检测框集合划分为高置信度检测框集合 ${\mathcal{D}}_t^h$ 和低置信度检测框集合 ${\mathcal{D}}_t^l$。

然后ByteTrack使用卡尔曼滤波，根据t-1帧的轨迹集合 $T_{t-1}$ 预测轨迹在t帧的位置；得到t帧的预测轨迹集合 ${\tilde{T}}_{t-1}$。

在ByteTrack第一阶段，先将高置信度检测框和预测轨迹相匹配；匹配结果有三种情况：

• 高置信度检测框和预测轨迹匹配成功，则更新到t帧的轨迹集合中。
• 高置信度检测框没能和预测轨迹匹配，也更新到t帧的轨迹集合中。
• 预测轨迹没有高置信度检测框与它匹配，则放入到未匹配的预测轨迹 ${\tilde{T}}_{t-1}^u$。

在ByteTrack第二阶段，先将未匹配的预测轨迹集合 ${\tilde{T}}_{t-1}^u$划分为活跃轨迹 ${\tilde{T}}_{t-1}^{u,a}$和非活跃轨迹 ${\tilde{T}}_{t-1}^{u,i}$；非活跃的预测轨迹直接放入到t帧的轨迹集合中，活跃的预测轨迹用于和低置信度检测框进行匹配关联。同样，匹配结果有三种情况：

• 低置信度检测框和预测轨迹匹配成功，则更新到t帧的轨迹集合中。
• 低置信度检测框没能和预测轨迹匹配，则删除。
• 预测轨迹没能和低置信度检测框匹配，也跟新到t帧的轨迹集合中。

到此，t帧的处理结束，视频后续也是如此流程。

活跃轨迹：前一帧中匹配得到检测框；非活跃轨迹：前一帧中没有匹配得到检测框。

这篇关于ByteTrack算法流程的简单示例的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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