目标跟踪基础——DeepSORT
1、DeepSORT是一种经典的多目标跟踪算法，它在SORT算法的基础上增加了级联匹配和深度关联的方法，利用目标的外观特征进行重识别（re-id），从而提高了跟踪的稳定性和准确性。
2、SORT中的基础作用：周威的《【MOT】详解SORT与卡尔曼滤波算法》指出，SORT算法仅使用卡尔曼滤波和匈牙利算法进行运动关联，而DeepSORT在此基础上引入外观特征，提升长期跟踪稳定性。
3、SORT和DeepSORT是多目标跟踪中两个知名度比较高的算法，它们都以高效和准确而著称。SORT算法主要依赖于运动信息进行跟踪，而DeepSORT则通过引入Deep Association Metric和外观信息，提高了对长时间遮挡目标的跟踪能力。这两个算法都为MOT领域的发展做出了重要贡献，并且为后续的算法研究提供了重要的参考和借鉴。
4、DeepSort算法是在SORT算法的基础上进行了改进，主要解决了在长时间内跟踪遮挡物体时ID变化数量过多的问题。它通过引入CNN提取物体外观特征，并结合卡尔曼滤波进行运动估计，实现了更加稳定的目标跟踪。核心组件 外观特征提取器 基于CNN模型在大型RE-ID行人数据集上训练。
【深度学习与NLP】如何理解LSTM+CRF做命名实体识别?
LSTM层的作用LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效处理序列数据中的长期依赖关系。在NER任务中，LSTM层的主要作用包括：特征提取：LSTM逐个处理输入序列中的token（如单词或字符），捕捉上下文信息，生成包含语义和语法信息的隐藏状态表示。
序列标注的命名实体识别方法，特别是将CNN、RNN和BERT等深度模型与条件随机场CRF结合，已成为主流方法。基于CRF的序列标注模型在序列预测中引入了标签路径约束，通过自动学习数据集中的标签转移关系和约束条件，帮助模型选择合理有效的实体标签序列。
BERT作为一种强大的预训练模型，能够捕捉到丰富的语义信息，通过与BiLSTM和CRF的结合，实现对命名实体的高效识别。BERT-BILSTM-CRF模型首先使用BERT进行词向量的预训练，然后通过BiLSTM进行特征提取，最后利用CRF层进行序列标注。这种模型能够自适应学习，无需大量特征工程，且在实验结果上表现优秀。
CatBoost算法解读
CatBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的机器学习算法，它以其对分类型变量的特殊处理、创新的树结构生成方法以及有效的过拟合缓解策略而闻名。
CatBoost算法解读：CatBoost算法是Yandex开源的一种高效处理分类特征的机器学习算法，其核心亮点如下：内置分类特征管理：CatBoost能够直接处理分类特征，无需预处理。空值被视为独立值，通过Ordered TS编码减少过拟合。Ordered TS编码结合多个排序状态，降低噪声和目标泄露风险。
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，是Boosting族算法的一种。CatBoost的名字来源于“Category”和“Boosting”两个词，表明该算法库特别擅长处理类别型数据。与XGBoost和LightGBM相比，CatBoost在算法准确率等方面表现更为优秀，被誉为GBDT的三大主流神器之一。
参数调整：CatBoost的参数调整相对直观，易于使用。 劣势： 算法复杂度：XGBoost在某些情况下可能具有更高的算法复杂度，但这也使其在某些特定任务上表现出色。 执行效率：尽管CatBoost在GPUCPU协同方面表现出色，但在某些硬件配置上，XGBoost的执行效率可能更高。
CatBoost是由Yandex在2017年开源的机器学习库。它属于Boosting族算法的一种，与XGBoost和LightGBM并称为GBDT算法的三大主流工具。核心特点：对称决策树：CatBoost使用对称树作为基预测器，这类树的特点是相同的分割准则在整个一层上使用，有助于平衡树结构，减少过拟合。
CatBoost在GBDT基础上改进，具备自适应学习率与类别特征处理。自适应学习率优化迭代中弱学习器贡献，提高整体精度。类别特征处理将类别转换为数字，提升类别特征影响。CatBoost目标函数为平方损失，模型参数是多个决策树集合，通过最小化损失优化结构。
本文来自作者[admin]投稿，不代表万佳号立场，如若转载，请注明出处：https://sozlzvi.cn/waja/6136.html
评论列表（3条）
我是万佳号的签约作者“admin”
本文概览：目标跟踪基础——DeepSORT 1、DeepSORT是一种经典的多目标跟踪算法，它在SORT算法的基础上增加了级联匹配和深度关联的方法，利用目标的外观特征进行重识别（re-i...
文章不错《基于状态的特征计算(根据状态函数的概念和特性,判断下列)》内容很有帮助