DeepSORT是一种用于多目标跟踪的算法，结合了深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法。它主要用于在视频中跟踪多个目标，并且能够在目标之间进行关联。
DeepSORT的核心思想是利用深度学习来提取目标的特征，并使用这些特征来进行目标的识别和跟踪。它首先使用深度学习模型对视频帧进行特征提取，然后使用SORT算法来对提取的特征进行目标追踪。
具体来说，DeepSORT首先使用深度学习模型（如CNN或RNN）对视频帧进行特征提取，得到每个目标的特征向量。然后，它使用SORT算法对这些特征向量进行目标追踪，通过计算目标之间的相似度来进行目标的匹配和关联。
在进行目标跟踪的过程中，DeepSORT还会考虑目标的外观和运动信息，以提高跟踪的准确性和稳定性。同时，它还可以自动地处理目标消失和重新出现的情况，确保跟踪的持续性。
总的来说，DeepSORT是一种结合了深度学习和传统目标跟踪算法的方法，能够在视频中高效地进行多目标跟踪，并且具有较高的准确性和稳定性。它在实际的目标跟踪应用中具有广泛的应用前景。
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