程序员必须掌握哪些算法？ 离线版笔记下载地址（已获授权）链接：https：// pan.baidu.com/s/1prMLkr f7MqANVyrqZjzPhw密码：gjht 离线版笔记下载地址（已获授权）：LeetCode-Go 电子书下载 我的专栏： 我。
基于深度学习的多目标跟踪算法研究 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：龙源期刊网摘要：提出了一种基于深度学习的多目标跟踪算法。首先，通过GoogLeNet+长短期记忆网络（LSTM）模型进行目标检测，以获得准确的目标检测结果；其次，直接根据目标检测的特征图对检测目标进行深度特征的提取，深度特征相比于传统特征可以更准确地反映检测目标的外观特征，因此可以有效提高跟踪的准确性。此外，还在传统数据驱动马尔科夫蒙特卡洛（DDMCMC）算法的基础上，提出了层次的数据驱动马尔科夫蒙特卡洛（HDDMCMC）算法，可以进一步提高多目标跟踪的准确性。实验结果证明了所提出算法的有效性。关键词：多目标跟踪；深度学习；目标检测；MCMC算法自从深度学习技术出现以来，计算机视觉领域得到了快速发展，深度学习技术最先用于图像分类问题。近年来，基于深度学习的多目标跟踪算法也取得了一定的突破。多目标跟踪是计算机视觉领域一个非常具有挑战性的研究方向，且有着十分广泛的现实应用场景，例如：智能视频监测控制、异常行为分析、移动机器人研究等。传统的多目标跟踪算法往往由于目标检测效果较差，导致跟踪效果不佳；而基于深度学习的检测器可以获得较好的目标检测效果，进而提高目标跟踪的准确度。1。
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