多目标追踪deepsort怎么追踪多类别目标

Question

deepsort的特征提取训练用官方的行人数据集可以得到权重，但是我想提取的特征有人，汽车，电动车，自行车多类别目标的，该怎么做，检测部分已经做完了，但是追踪这里做不明白，网上找了大多数就是使用官方的行人数据集的，求解

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 目标是在使用DeepSORT进行多目标追踪时，能够追踪人、汽车、电动车、自行车等多类别目标。目前检测部分已完成，但追踪部分遇到困难，且大多网上资料是关于官方行人数据集的使用。

2. 解决方案：
   - 修改数据关联部分：

   • DeepSORT的核心是数据关联算法，需要对其进行扩展以适应多类别目标。在计算相似度矩阵时，要考虑不同类别的特征差异。可以为每个类别设置不同的权重或者特征空间。
   • 例如，对于行人特征提取时使用的特征向量维度可能是[512]，对于汽车可能需要根据其形状等特征设计不同维度的特征向量，如[1024]，然后在计算相似度时，分别计算不同类别之间的相似度。
   • 重新训练特征提取器：
   • 不能仅仅依赖行人数据集训练的权重。需要收集包含人、汽车、电动车、自行车的多类别数据集来训练特征提取器。
   • 以PyTorch为例，假设已经有了多类别数据集multi_class_dataset，数据集中的样本格式为(image, label)，其中label表示类别（如0表示人，1表示汽车等）。
     ```python
     import torch
     import torch.nn as nn
     import torch.optim as optim

   class FeatureExtractor(nn.Module):
   def init(self):
   super(FeatureExtractor, self).init()
   self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
   self.relu1 = nn.ReLU()
   self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)
   self.fc1 = nn.Linear(16 * 128 * 128, 512)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(self.relu1(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 128 * 128)
        x = self.fc1(x)
        return x
   

   model = FeatureExtractor()
   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

   for epoch in range(10):
   running_loss = 0.0
   for i, data in enumerate(multi_class_dataset, 0):
   inputs, labels = data
   optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
   
        running_loss += loss.item()
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(multi_class_dataset)}')
   

   ```
   - 类别匹配与更新：
   - 在追踪过程中，对于检测到的每个目标，要根据其类别信息与已有的追踪轨迹进行匹配。
   - 例如，对于新检测到的类别为自行车的目标，只与已有的自行车类别轨迹进行匹配，计算IoU（交并比）或者其他相似度指标来确定是否为同一目标的延续，而不是与人或汽车的轨迹混淆。
   3. 不同方案优缺点：
   - 优点：
   - 修改数据关联部分：相对简单直接，不需要重新训练整个模型，只需要在原有算法基础上进行调整，能快速适应多类别追踪需求。
   - 重新训练特征提取器：可以更好地针对多类别目标提取特征，提高追踪的准确性。如果数据集足够丰富，能使模型更贴合不同类别的特点。
   - 缺点：
   - 修改数据关联部分：可能无法充分利用不同类别目标的独特特征，只是在现有相似度计算上做简单调整，效果提升有限。
   - 重新训练特征提取器：需要大量的多类别标注数据，训练成本高，训练时间长。如果数据质量不好，可能导致模型过拟合或欠拟合。
   4. 总结：
   要让DeepSORT追踪多类别目标，需要对数据关联部分进行调整以适应不同类别特征差异，同时最好重新训练特征提取器使其能针对多类别目标提取特征。修改数据关联较简便但效果可能受限，重新训练特征提取器效果可能更好但成本较高。在实际操作中，可根据数据量、时间成本等因素综合选择合适的方法。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。