muSSP 项目使用教程
2024-09-24 03:55:37作者:冯梦姬Eddie
1. 项目的目录结构及介绍
muSSP 项目的目录结构如下:
muSSP/
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE
├── ReadMe.md
├── input_MOT_seq07_followme.txt
├── img/
├── muSSP/
│ ├── gitignore
│ ├── CMakeLists.txt
│ ├── LICENSE
│ ├── ReadMe.md
│ ├── input_MOT_seq07_followme.txt
│ ├── src/
│ └── test/
└── SSP/
├── gitignore
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE
├── ReadMe.md
├── input_MOT_seq07_followme.txt
├── src/
└── test/
目录结构介绍
CMakeLists.txt: 项目的 CMake 构建文件。LICENSE: 项目的开源许可证文件,采用 Apache-2.0 许可证。ReadMe.md: 项目的介绍文档,包含项目的概述、使用方法和引用信息。input_MOT_seq07_followme.txt: 示例输入文件,用于测试和演示项目功能。img/: 存放项目相关的图片文件。muSSP/: muSSP 算法的主要实现目录,包含源代码和测试文件。src/: 存放 muSSP 算法的源代码。test/: 存放 muSSP 算法的测试代码。
SSP/: 传统的 Successive Shortest Path (SSP) 算法实现目录,包含源代码和测试文件。src/: 存放 SSP 算法的源代码。test/: 存放 SSP 算法的测试代码。
2. 项目的启动文件介绍
muSSP 项目的启动文件是 muSSP/src/muSSP.cpp。该文件包含了 muSSP 算法的主要实现逻辑。启动项目时,可以通过以下步骤运行:
-
进入项目目录:
cd muSSP/src/ -
编译项目:
cmake . make -
运行项目:
./muSSP ../input_MOT_seq07_followme.txt
3. 项目的配置文件介绍
muSSP 项目的主要配置文件是 input_MOT_seq07_followme.txt,该文件用于定义多目标跟踪问题的输入数据。配置文件的格式如下:
# 节点数量
n
# 源节点
s
# 汇节点
t
# 弧的数量
m
# 弧的定义
u v cost
配置文件示例
6
1
6
8
1 2 1
1 3 2
2 4 3
3 4 1
3 5 2
4 6 1
5 6 2
2 5 1
配置文件说明
n: 表示节点的数量。s: 表示源节点。t: 表示汇节点。m: 表示弧的数量。u v cost: 表示从节点u到节点v的弧,cost表示该弧的代价。
通过配置文件,可以定义多目标跟踪问题的网络结构和代价信息,从而运行 muSSP 算法进行数据关联和多目标跟踪。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0446
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown00
jiuwenswarmJiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0760
Hy3Hy3 是由腾讯混元团队研发的快慢思考融合的混合专家模型,总参数量 295B,激活参数 21B,MTP 层参数 3.8B。4 月底发布 Hy3 Preview 后,我们在 50 多个业务中获得了广泛的反馈,修复了各种体验问题,进一步提升了后训练的质量和规模。今天,我们发布 Hy3。它展现出显著强于同尺寸并比肩旗舰(参数规模往往是 Hy3 的 2~5 倍)开源模型的智能水平,显著提升了在各类产品和生产力任务中的实用价值。Python00
AscendNPU-IRAscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优C++0310
DragonOSDragonOS is an operating system developed from scratch using Rust, with Linux compatibility. It is designed for **Serverless** scenarios. 使用Rust从0自研内核,具有Linux兼容性的操作系统,面向云计算Serverless场景而设计。Rust00
热门内容推荐
项目优选
收起
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
494
515
deepin linux kernel
C
32
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
799
1.13 K
暂无描述
Markdown
825
5.48 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
780
1.57 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
964
2.27 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.2 K
1.24 K
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
640
272
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
C
830
6.13 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
193
272