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【MOT】目标追踪DeepSORT与ByteTrack(目标追踪模型)
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匹配算法：
SORT算法： Kalman滤波， 匈牙利算法(匹配算法)， 马氏距离(损失指标)；
Kalman滤波是通过对上一帧每个检测对象进行预测，得到一个BBox_predicted，然后再将predicted与当前帧的检测对象BBox_measure进行匹配，这样的话就能固定ID了； 如果不用Kalman滤波，将当前帧的BBox_measure与上一帧的BBox_measure’进行匹配？
追踪为什么需要卡尔曼滤波？通常要对一些事物的状态去做估计，为什么要做估计呢？因为我们通常无法精确的知道物体当前的状态。为了估计一个事物的状态，我们往往会去测量它，但是我们不能完全相信我们的测量，因为我们的测量是不精准的，它往往会存在一定的噪声，这个时候我们就要去估计我们的状态。卡尔曼滤波就是一种结合预测（先验分布）和测量更新（似然）的状态估计算法；其二，若出现视频中目标运动过快，前后两帧中同一个目标运动距离很远，那么这种直接匹配的方式就会失效。因此，可以通过现预测目标下一帧出现的位置，然后与检测的位置进行匹配关联，这样就不会由于速度太快而产生误差。 参考1
匈牙利算法匈牙利算法只是尽可能地多匹配，而对于准确度没有很好的约束；
马氏距离欧式距离是度量两点间的距离方法，而马氏距离针对的是多变量情况下的协方差距离。
即当量纲不同，考虑各种特性之间的联系下的一种距离尺度。由公式可知，欧式距离除以了一个协方差距离。
方差：方差是标准差的平方，而标准差的意义是数据集中各个点到均值点距离的平均值。反应的是数据的离散程度。协方差： 标准差与方差是描述一维数据的，当存在多维数据时，我们通常需要知道每个维数的变量中间是否存在关联。协方差就是衡量多维数据集中，变量之间相关性的统计量。比如说，一个人的身高与他的体重的关系，这就需要用协方差来衡量。如果两个变量之间的协方差为正值，则这两个变量之间存在正相关，若为负值，则为负相关。协方差矩阵： 当变量多了，超过两个变量了。那么，就用协方差矩阵来衡量这么多变量之间的相关性。余弦距离余弦相似度的取值范围是[-1,1]，相同两个向量的之间的相似度为1。
余弦相似度定义公式： cos(A,B)=A⋅B∥A∥2∥B∥2cos(A,B) = \frac{A\cdot{B}}{\lVert{A}\rVert_2\lVert{B}\rVert}_2cos(A,B)=∥A∥2∥B∥A⋅B2 余弦距离定义： dist(A,B)=1−cos(A,B)=∥A∥2∥B∥2−A⋅B∥A∥2∥B∥2dist(A,B) = 1 - cos(A,B) = \frac{{\lVert{A}\rVert_2\lVert{B}\rVert_2}-A\cdot{B}}{\lVert{A}\rVert_2\lVert{B}\rVert_2}dist(A,B)=1−cos(A,B)=∥A∥2∥B∥2∥A∥2∥B∥2−A⋅B
DeepSORTSORTSORT算法是通过检测的测量值和卡尔曼滤波得到的预测值进行IOU匹配。
对于没有匹配到的detections，创建新的trackers；
对于成功匹配的detections，对kalman的trackers进行更新；
对于未成功匹配的trackers，则进行剔除。
DeepSORTalgorithm base对于每个tacker，有三种状态，分别是tentative，confirmed， unconfirmed;其中，第一种状态为每个tacker的初始化状态；tentative转换为confirmed状态，需要连续匹配上n_init次；对于每一个tracker，有time_since_update参数，每次与detection关联更新后重置为0；级联匹配根据time_since_update来作为优先级，先匹配那些一直得到更新的tracker，对于状态为confirmed，但没有得到更新的tracker(tracker每predict一次，time_since_update增加一次),也能使之得到更新，只是优先级靠后；即根据time_since_update参数来控制更新的顺序。由小到达对消失时间相同的轨迹进行匹配。当time_since_update>max_age(70)时，则将confirmed状态改变为deleted状态；unconfirmed trackers和 unmatched trackers 一起组成iou candicates，与unmatched detections进行IOU匹配；cost matrix使用平方马氏距离来度量tracker和detection之间的距离；实际代码中没有用到运动信息（保留）使用cosine距离来度量表观特征之间的距离；综合匹配度通过运动模型和外观模型加权得到。其中λ\lambdaλ是一个超参数，在代码中默认为0。作者认为在摄像头有实质性移动的时候这样设置比较合适，也就是在关联矩阵中只使用外观模型进行计算。但并不是说马氏距离在Deep SORT中毫无用处，马氏距离会对外观模型得到的距离矩阵进行限制，忽视掉明显不可行的分配。
Mahalanobis Distance/Cosine Distance两者分别针对运动信息和外观信息的计算。马氏距离就是加强版的欧式距离。它实际上是规避了欧氏距离中对于数据特征方差不同的风险，在计算中添加了协方差矩阵，其目的就是进行方差归一化，从而使所谓的“距离”更加符合数据特征以及实际意义。马氏距离是对于差异度的衡量中，的一种距离度量方式，而不同于马氏距离，余弦距离则是一种相似度度量方式。前者是针对于位置进行区分，而后者则是针对于方向。换句话说，我们使用余弦距离的时候，可以用来衡量不同个体在维度之间的差异，而一个个体中，维度与维度的差异我们却不好判断，此时我们可以使用马氏距离进行弥补，从而在整体上可以达到一个相对于全面的差异性衡量。而我们之所以要进行差异性衡量，根本目的也是想比较检测器与跟踪器的相似程度，优化度量方式，也可以更好地完成匹配。
代码在linear_assaignment._match.gated_metric下，将外观余弦距离和马氏距离进行了封装。（保留意见）。
Cascaded match级联匹配是Deep SORT区别于SORT的一个核心算法，致力于解决目标被长时间遮挡的情况。为了让当前Detection匹配上当前时刻较近的Track，匹配的时候Detection优先匹配消失时间较短的Track。
当目标被长时间遮挡，之后卡尔曼滤波预测结果将增加非常大的不确定性(因为在被遮挡这段时间没有观测对象来调整，所以不确定性会增加)， 状态空间内的可观察性就会大大降低。在两个Track竞争同一个Detection的时候，消失时间更长的Track往往匹配得到的马氏距离更小， 使得Detection更可能和遮挡时间较长的Track相关联，这种情况会破坏一个Track的持续性，这也就是SORT中ID Switch太高的原因之一。
使用级联匹配算法，是为每个追踪器设定一个time_since_update参数。如果跟踪器完成匹配并进行更新，那么参数会重置为0，否则就会+1。实际上，级联匹配换句话说就是不同优先级的匹配。在级联匹配中，会根据这个参数来对跟踪器分先后顺序，参数小的先来匹配，参数大的后匹配。也就是给上一帧最先匹配的跟踪器高的优先权，给好几帧都没匹配上的跟踪器降低优先权（慢慢放弃）。
在级联匹配中，通过根据每个tracker的time_since_update是否等于max_age level来控制track更新的顺序；即有限匹配距上次出现间隔短的目标；
IOU match在级联匹配后的IOU匹配中，更新对象是unmatch_trackers和unconfirmed trakcers，且since_time_update=1，即仅仅对上一帧的tracker进行iou匹配；
现在处理上面未参与外观匹配的新的轨迹，即uncofirmed tracks，同时把那些虽然是confirmed track,但外观匹配仅在上一帧没有成功的track放进来;那些长时间没有被匹配成功的track不用iou匹配，因为长时间没有匹配到，人早就走掉了，iou重合率也会非常低，iou比较高的也不太可能是同一个人.
Steps说明：在deep sort代码中，tracker.py主要是匹配算法；track为每一个tracker的类属性
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