トラッカーのトラッキングの安定性を向上させる方法
ターゲット追従時のトラッカーの安定性を高めるために、以下のような対策が考えられる：
- 検出モデルのパラメータの調整検出モデルの信頼しきい値を上げる（例えば0.7に設定する）ことで、低品質の検出をフィルタリングし、誤ったトラッキングを減らすことができる。
- トラッカー・パラメーターの最適化SORT/DeepSORT を適宜増やす。
track_bufferこれは、ターゲットが短時間で消えることによって生じるIDの切り替えを軽減するものである。 - より正確な検出モデルの使用より強力な検出モデル（例えば、YOLOv11mの代わりにYOLOv8l）を使用することで、より正確な検出結果を得ることができる。
- データ前処理入力映像の画像強調処理（ノイズ除去、コントラスト調整など）により、検出精度を向上させることができる。
実際には、特定のシナリオに最も適したパラメーターの組み合わせを見つけるために実験することが推奨される。
この答えは記事から得たものである。Trackers: ビデオオブジェクト追跡のためのオープンソースツールライブラリについて
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