У меня возникли проблемы, связанные с трекером SORT (сочетание фильтра Калмана и венгерского алгоритма) в сочетании с YOLO v3 в футбольных видео. Как также упоминалось в основной статье, SORT сильно страдает от переключения идентификаторов (другими словами, идентификатор меняется, даже если отслеживаемый объект тот же), в том числе при отсутствии окклюзии! Мне было интересно, могу ли я (слегка) смягчить эту проблему, откалибровав параметры max_age (время, которое может пройти без присвоения идентификатора) и max_hits. Как эти параметры могут повлиять на финальное отслеживание? А параметр IoU венгерского? Большое спасибо!
class Sort(object):
def __init__(self,max_age=8,min_hits=3):
"""
Sets key parameters for SORT
"""
self.max_age = max_age
self.min_hits = min_hits
self.trackers = []
self.frame_count = 0
def update(self,dets):
"""
Params:
dets - a numpy array of detections in the format [[x,y,w,h,score],[x,y,w,h,score],...]
Requires: this method must be called once for each frame even with empty detections.
Returns the a similar array, where the last column is the object ID.
NOTE: The number of objects returned may differ from the number of detections provided.
"""
# prevent "too many indices for array" error
if len(dets)==0:
return np.empty((0,5))
self.frame_count += 1
#get predicted locations from existing trackers.
trks = np.zeros((len(self.trackers),5))
to_del = []
ret = []
for t,trk in enumerate(trks):
pos = self.trackers[t].predict()[0]
trk[:] = [pos[0], pos[1], pos[2], pos[3], 0]
if(np.any(np.isnan(pos))):
to_del.append(t)
trks = np.ma.compress_rows(np.ma.masked_invalid(trks))
for t in reversed(to_del):
self.trackers.pop(t)
matched, unmatched_dets, unmatched_trks = associate_detections_to_trackers(dets,trks)
#update matched trackers with assigned detections
for t,trk in enumerate(self.trackers):
if(t not in unmatched_trks):
d = matched[np.where(matched[:,1]==t)[0],0]
trk.update(dets[d,:][0])
#create and initialise new trackers for unmatched detections
for i in unmatched_dets:
trk = KalmanBoxTracker(dets[i,:])
self.trackers.append(trk)
i = len(self.trackers)
for trk in reversed(self.trackers):
d = trk.get_state()[0]
if((trk.time_since_update < 1) and (trk.hit_streak >= self.min_hits or self.frame_count <= self.min_hits)):
ret.append(np.concatenate((d,[trk.id+1])).reshape(1,-1)) # +1 as MOT benchmark requires positive
i -= 1
#remove dead tracklet
if(trk.time_since_update > self.max_age):
self.trackers.pop(i)
if(len(ret)>0):
