YOLO4+deepsort 车辆检测标注框很大，而且乱飘

Question

YOLO4+deepsort 车辆检测标注框很大，而且乱飘，怎么调整合适啊?
在不用deepsort追踪的情况下，标注识别都很准确

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

当你使用YOLO4和DeepSort进行车辆检测时，如果发现标注框很大且乱飘，可能是因为模型未能正确识别车辆的大小或位置。以下是解决这个问题的建议步骤：

1. 调整模型参数

首先尝试调整YOLO模型的参数，如锚点大小（anchors）或IOU阈值等。这些参数会影响模型对物体的识别和定位。确保这些参数与你的数据集相匹配。

2. 数据预处理

确保你的数据集已经进行了适当的数据预处理，包括裁剪、缩放和归一化等步骤。这有助于模型更好地识别不同大小和位置的目标。

3. 训练模型优化

如果可能的话，尝试使用更多的数据重新训练模型，或者使用更高级的训练策略和优化方法。这有助于提高模型的精度和稳定性。

4. DeepSort调整

对于DeepSort部分，可以调整其运动模型参数（如卡尔曼滤波器的参数），以确保跟踪轨迹与YOLO检测到的物体相匹配。特别是可以尝试调整速度限制和运动模型的线性加速度限制。

5. 后处理步骤优化

在得到检测结果后，可以进一步优化后处理步骤，例如使用非极大值抑制（NMS）来减少冗余的标注框，或者使用多阈值过滤等方法来调整检测框的置信度和大小。

6. 代码审查和调整

仔细检查你的代码实现，确保YOLO和DeepSort的代码实现正确无误，没有引入任何错误或不当的设定。对于每个步骤都进行检查和测试，以确保它们的正确性。

7. 使用更高精度的模型

考虑使用更高精度的YOLO版本或其他的车辆检测模型。有时候使用更先进的模型可以解决精度和稳定性问题。

总结和调整策略

针对这个问题，建议你逐步进行排查和调整，尝试每一步后观察结果是否有所改善。记住每次调整后都需要重新测试和评估模型的性能。如果问题依然存在，可能需要更深入地研究你的数据集和模型特性，以找到更具体的解决方案。