ByteTrack算法流程的简单示例

原创 已于 2024-01-03 18:26:16 修改 · 1.4k 阅读 · 22 ·
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于 2024-01-03 13:44:21 首次发布

ByteTrack

ByteTrack算法是将t帧检测出来的检测框集合 Dt{\mathcal{D}_{t}}Dt​ 和t-1帧预测轨迹集合 T~t−1{\tilde{T}_{t-1}}T~t−1​ 进行匹配关联得到t帧的轨迹集合 Tt{T_{t}}Tt​

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ByteTrack流程剖析（C++版本）
qq_32464609的博客
02-22 3638
本文主要用于记录当前阶段对Bytetrack官方代码进行剖析进展，方面后面优化。ByteTrack 发表于ECCV 2022，顶会的文章，主要用于目标跟踪。整体设计思路较为简单，并且作者在github上开源代码，python及cpp的都有，可以快速使用和部署。看git上介绍，PaddleDetection继承了这个方法。优点：策略简单，效果好，性能优越，易于部署关于具体介绍和测试效果，可以去看官方github，这里不涉及使用，仅涉及原理剖析。还是贴一张效果图吧。
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目标跟踪算法——ByteTrack算法原理解析
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模块，用于解决线性分配问题（也称为匈牙利算法）。这个函数会找到一种最优的配对方式，使得两组元素之间的配对总成本最小。函数来自 SciPy 的。
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bytetrack匈牙利算法流程图
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ByteTrack通过高低置信度分级匹配动态轨迹管理和轻量级设计，重新定义了多目标跟踪的实时性与精度平衡标准。遮挡处理创新：首次系统性利用低置信度检测框修复遮挡轨迹，显著提升复杂场景下的跟踪鲁棒性；工业级实用性：轻量级架构与实时推理能力，推动MOT技术在安防、自动驾驶等领域的规模化落地；范式突破：通过简单有效的关联策略，为后续算法（如BoT-SORT、Light-ByteTrack）的发展提供了重要参考。
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目标追踪：使用ByteTrack进行目标检测和跟踪
Warmer_Sweeter
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BYTE算法是一种简单而有效的关联方法，通过关联几乎每个检测框而不仅仅是高分的检测框来跟踪对象。这篇博客的目标是介绍ByteTrack以及多目标跟踪（MOT）的技术。我们还将介绍在样本视频上使用ByteTrack跟踪运行YOLOv8目标检测。多目标跟踪（MOT）你可能听说过目标检测，有许多算法如Faster RCNN、SSD和YOLO的各个版本，它们可以以很高的准确性检测物体。但有一个更新的问题是...
ultralytics框架实现ByteTrack目标追踪算法
pengxiang1998的博客
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