python编程 基于深度学习的目标跟踪算法是否可能做到实时？

基于深度学习的目标跟踪算法是否可能做到实时？

。这些主流算法的网络在CPU上以100ms的链路向前运行一次，切断网络不是跟踪领域要解决的问题。

2. 我们不能使用粒子滤波的框架，不能实时使用。

3. 采用超快速学习算法。你不能用血压。无论细调如何优化，向前和向后传播都需要几倍的时间。常用的技术是稀疏更新策略。在开始时，第一个帧被多次迭代，然后只进行一些更新。

1. 需要GPU

2。无法使用粒子过滤器

3。Finetune不能使用BP。它只能以快速和确定的方式实现。

学Python一定要会算法吗？

开始时，您不必很好地学习算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。

1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。

2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。

3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。

我希望我能帮助你

这与性别无关。

纯算法，它只存在于学校科研机构，运行模式，参数整定。业界强调应用和算法部署。工程能力是必须的。编程技巧越强越好。工业部署，或者需要C/C来部署实现，或者准备接口供开发者调用算法。

模型培训：您需要熟悉各种应用场景模型，根据业务需要对模型进行更改和再培训，以满足业务需要。你还需要跟踪最新的算法和阅读论文。如果你只会经营一个模型，你的产业之路将会非常狭窄。

另外，框架和工具，tensorflow，keras，opencv等

编程语言C/C，python必须能够，所以你会走得非常顺利。

此外，如果您碰巧了解Java，您可以在业界使用可视化算法。

前提是找到一个有应用场景的平台供您实现和学习。

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