多目标跟踪：实现目标跟踪的源代码和详细解释

目标跟踪是计算机视觉领域的重要任务，旨在通过从视频序列中连续地检测和跟踪多个目标，实现对它们的准确定位和轨迹预测。本文将介绍一种常见的多目标跟踪方法，并提供相应的源代码实现。

在多目标跟踪中，目标的特征提取和匹配是两个核心问题。一种常用的方法是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来提取目标的视觉特征，然后使用相关滤波器（Correlation Filter）或卡尔曼滤波器（Kalman Filter）等算法进行目标的匹配和跟踪。

下面是一个使用深度学习框架PyTorch实现的简单多目标跟踪代码示例：

import torch
import torchvision
import numpy as np

# 加载预训练的目标检测模型
model = torchvision.models