Deep-SORT-YOLOv4：使用Tensorflow后端进行人员检测和可选的跟踪

介绍 该项目的灵感来自： 我将YOLO v3换成了YOLO v4，并添加了用于异步处理的选项，这大大提高了FPS。 但是，使用异步处理时FPS监视将被禁用，因为它不准确。 另外，我从提取了算法，并将其实现到deep_sort/track.py 。 用于确认轨迹的原始方法仅基于检测到对象的次数，而不考虑检测置信度，从而在发生不可靠的检测时（即低置信度真阳性或高置信度假阳性）导致高跟踪误报率。 轨道过滤算法通过在确认轨道之前计算一组检测次数的平均检测置信度，从而大大降低了这一点。 请参阅下面的比较视频。 低置信度轨道过滤 导航到适当的文件夹以使用低置信度轨道过滤。 上面的视频演示了差异。