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YOLO与DeepSORT多目标跟踪

共计 30 章节
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01
课程导入
多目标跟踪的定义 · 应用场景（自动驾驶 · 安防
课程导入多目标跟踪的定义
02
目标检测基础
目标检测任务 · IoU · NMS
目标检测基础目标检测任务
03
YOLO核心原理
YOLO的网格划分 · 边界框回归 · 置信度与类别概率
YOLO核心原理
04
YOLOv5详解
网络结构（Backbone · Neck · Head）
YOLOv5Backbone
05
YOLOv8新特性
C2f模块 · Anchor-Free检测头 · 任务对齐学习
YOLOv8新特性
06
YOLO模型训练
自定义数据集标注（LabelImg/… · 数据格式转换 · 训练配置
YOLO模型训练
07
YOLO模型部署与推理
PyTorch · ONNX · TensorRT导出
YOLO模型部署
08
多目标跟踪基础
跟踪任务定义 · 单目标跟踪与多目标跟踪的区别 · 跟踪评估指标（MOTA
多目标跟踪基础跟踪任务定义
09
经典多目标跟踪方法
SORT · 卡尔曼滤波 · 匈牙利算法
经典多目标跟踪方…SORT
10
DeepSORT核心原理
外观特征提取 · 级联匹配 · 马氏距离与余弦距离融合
DeepSORT核心原理
11
DeepSORT特征提取网络
ReID模型（如ResNet · OSNet） · 特征嵌入训练
DeepSORT特征提取网络
12
DeepSORT代码解析
官方代码结构 · Track · Tracker
DeepSORT代码解析
13
YOLO+DeepSORT整体流程
检测器与跟踪器的集成 · 坐标转换 · 帧间关联
YOLO+DeepSOR…整体流程
14
实战项目一
行人检测与跟踪——使用YOLOv5+…
实战项目一YOLOv5+
15
实战项目二
车辆跟踪与交通流量统计——结合YOL… · 实现车道级车辆计数与速度估计
实战项目二YOL
16
实战项目三
体育赛事球员跟踪——处理遮挡 · 快速运动 · 相似外观
实战项目三体育赛事球员跟踪
17
实战项目四
无人机视角下的多目标跟踪——小目标检… · 尺度变化 · 背景运动补偿
实战项目四无人机视角下的多…
18
跟踪性能优化
检测器置信度阈值 · 最大余弦距离 · 最大IoU距离
跟踪性能优化检测器置信度阈值
19
遮挡与ID切换问题
遮挡场景下的处理策略 · 轨迹丢失与重识别 · 级联匹配的改进
ID遮挡
20
多目标跟踪进阶
ByteTrack · StrongSORT · OC-SORT等现代方法
多目标跟踪进阶ByteTrack
21
ReID模型训练实战
构建行人重识别数据集 · 训练ResNet50-ReID · 评估Rank-1/mAP
ReID模型训练实战
22
多目标跟踪中的数据处理
视频流读取 · 帧采样 · ROI区域设置
多目标跟踪数据处理
23
模型轻量化与边缘部署
使用YOLOv5s/nano · TensorRT加速 · DeepSORT剪枝
模型轻量化边缘部署
24
多目标跟踪的常见问题
误检 · 漏检 · 轨迹碎片化
多目标跟踪的常见…误检
25
多目标跟踪的评估与调试
使用MOT Challenge数据集 · 生成跟踪结果文件 · 计算MOTA/IDF1
多目标跟踪的评估调试
26
多目标跟踪的工程化
多线程/多进程加速 · 队列管理 · 实时视频流处理（RTSP/Webca…
多目标跟踪的工程…多线程
27
多目标跟踪的扩展应用
人群密度估计 · 行为识别 · 轨迹预测（结合LSTM）
多目标跟踪的扩展…人群密度估计
28
综合实战
构建一个完整的多目标跟踪系统——从数… · 模型训练 · 跟踪到Web端实时展示
综合实战构建一个完整的多…
29
课程总结与项目复盘
常见错误总结 · 性能瓶颈分析 · 优化方向
课程总结项目复盘
30
进阶学习路径
多目标跟踪前沿方向（Transfor… · 端到端跟踪） · 推荐与开源项目
进阶学习路径Transfor