DeepSort 特征距离代价矩阵计算函数解读

this->metric->distance(features, targets) 详细解读

this->metric->distance(features, targets) 是一个关键调用，用于计算检测目标的特征向量（features）与轨迹目标的特征向量（targets）之间的距离矩阵。这个距离矩阵是目标跟踪中匹配过程的重要依据，表示每个轨迹与每个检测之间的特征相似性。

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调用上下文

该调用出现在 tracker::gated_matric 函数中：

DYNAMICM cost_matrix = this->metric->distance(features, targets);

参数说明：

1. features：一个二维矩阵，表示检测目标的特征向量，每一行对应一个检测目标的特征。
   • 大小为 [detection_indices.size(), k_feature_dim]，其中 k_feature_dim 是特征向量的维度。
2. targets：一个一维向量，表示轨迹目标的 ID 列表。
   • 每个轨迹目标的特征向量通过 NearNeighborDisMetric 类内部存储的特征库获取。

返回值：

• cost_matrix：一个二维矩阵，表示轨迹和检测之间的特征距离。
  • 大小为 [track_indices.size(), detection_indices.size()]。
  • 每个元素表示一个轨迹目标与一个检测目标之间的特征距离。

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NearNeighborDisMetric::distance 的作用

distance 是 NearNeighborDisMetric 类中的一个方法，用于计算特征向量之间的距离。它的核心逻辑如下：

1. 提取轨迹的特征向量：
   • 根据 targets 中的轨迹 ID，从内部存储的特征库中提取对应的特征向量。
2. 计算特征距离：
   • 使用指定的距离度量（如余弦距离或欧几里得距离）计算轨迹特征与检测特征之间的距离。
3. 返回距离矩阵：
   • 返回一个二维矩阵，表示每个轨迹与每个检测之间的距离。

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距离计算的核心逻辑

以下是 NearNeighborDisMetric::distance 的伪代码逻辑：

DYNAMICM NearNeighborDisMetric::distance(
    const FEATURESS &features, 
    const std::vector<int> &targets)
{
    // 提取轨迹的特征向量
    FEATURESS track_features(targets.size(), k_feature_dim);
    for (size_t i = 0; i < targets.size(); i++) {
        track_features.row(i) = this->feature_store[targets[i]];
    }

    // 初始化距离矩阵
    DYNAMICM cost_matrix(track_features.rows(), features.rows());

    // 计算特征距离
    for (int i = 0; i < track_features.rows(); i++) {
        for (int j = 0; j < features.rows(); j++) {
            cost_matrix(i, j) = calculate_distance(track_features.row(i), features.row(j));
        }
    }

    return cost_matrix;
}

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距离度量的类型

NearNeighborDisMetric 支持多种距离度量方法，常见的包括：

1. 余弦距离（Cosine Distance）：

   • 用于衡量两个向量之间的夹角，范围为 [0, 2]，值越小表示越相似。
   • 公式：
     [
     \text{Cosine Distance} = 1 - \frac{\mathbf{u} \cdot \mathbf{v}}{|\mathbf{u}| |\mathbf{v}|}
     ]

2. 欧几里得距离（Euclidean Distance）：

   • 用于衡量两个向量之间的直线距离，值越小表示越相似。
   • 公式：
     [
     \text{Euclidean Distance} = \sqrt{\sum_{i=1}^n (u_i - v_i)^2}
     ]

3. 马氏距离（Mahalanobis Distance）（可选）：

   • 考虑特征之间的相关性，用于衡量多维数据之间的距离。

在 DeepSORT 中，默认使用 余弦距离，因为它对特征向量的尺度不敏感，适合用于深度学习提取的特征。

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特征库的作用

NearNeighborDisMetric 内部维护了一个特征库，用于存储每个轨迹目标的历史特征向量。特征库的作用包括：

1. 存储轨迹的历史特征：
   • 每个轨迹的特征向量会在更新时存储到特征库中。
2. 支持特征匹配：
   • 在匹配过程中，从特征库中提取轨迹的特征向量，与检测的特征向量进行比较。
3. 限制特征数量：
   • 特征库的大小由 nn_budget 参数控制，超过限制时会删除最旧的特征。

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总结

this->metric->distance(features, targets) 的主要作用是：

1. 提取轨迹目标的特征向量。
2. 计算轨迹目标与检测目标之间的特征距离。
3. 返回一个距离矩阵，用于后续的匹配算法（如匈牙利算法）。

这个函数是目标跟踪中基于特征匹配的重要组成部分，结合深度学习提取的特征向量，可以实现高效、准确的目标关联。