我可以在没有深度学习检测的情况下使用DeepSORT吗？

Question

我是计算机视觉的新手，我还没有尝试过任何类型的神经网络检测，比如yolo，然而，我希望在进入检测领域之前做一下物体跟踪。我开始阅读关于deep sort的文章，所有的项目都使用需要训练的深度学习检测。我的问题是，我是否可以将ROI结果提供给我的深度排序跟踪器，而不是使用YOLO进行检测，并继续跟踪具有ROI的选定对象。

这是我找到的关于DeepSORT的代码信息的链接。DeepSORT: Deep Learning to Track Custom Objects in a Video

Answer 1

在DeepSORT中，您需要进行检测才能执行跟踪。这是一种通过检测进行跟踪的方法。检测结果被输入到DeepSORT的卡尔曼滤波器组件。过滤器生成跟踪预测。此外，检测到的边界框用于从输入图像中提取RoI的裁剪。这些图像作物被训练好的暹罗模型用于特征提取。连体模型的特征提取有助于减少ID切换。

如果你只对跟踪和ID切换感兴趣，以防遮挡不是你关心的，那么你可以看看CenterTrack。它还可以在单个模型中进行联合检测和跟踪。在这种情况下，您可以避免从头开始进行模型训练。作者提供了用于跟踪行人和车辆的预训练模型。与DeepSORT相比，CenterTrack相当快。

Answer 2

很抱歉回复晚了，我认为你应该通过选择ROI区域来尝试连体网络进行跟踪。您可以在此给定的链接中找到许多变体。https://github.com/HonglinChu/SiamTrackers。