带你入门多目标跟踪(三)匈牙利算法&KM算法 匈牙利算法(Hungarian Algorithm)与KM算法(Kuhn-Munkres Algorithm)是做多目标跟踪的小伙伴很容易在论文中见到的两种算法。他们都是用来解决多目标跟踪中的数据关联问题。 对理论没有兴趣的小伙伴可以先跳过本文,进行下一篇的学习,把匈牙利算法这些先当作一个黑箱来用,等需要了...
4、最近邻算法 最近邻算法(Nearest Neighbor Algorithm)是最常见的数据关联算法之一,基于距离度量(如欧...
找到一篇比较优秀的介绍 文章1:https://codgician.me/zh-hans/posts/2018/03/hungarian-algorithm/ ...
class KM_Algorithm: def __init__(self,Net=[[3,4,6,4,9],[6,4,5,3,8],[7,5,3,4,2],[6,3,2,2,5],[8,4,5,4,7]]): #Net = [[3,4,6,4,9],[6,4,5,3,8],[7,5,3,4,2],[6,3,2,2,5],[8,4,5,4,7]] #NGraphic net ...
1|12.KM算法(Kuhn-Munkres Algorithm) KM算法解决的是带权二分图的最优匹配问题。还是用上面的图来举例子,这次给每条连接关系加入了权重,也就是我们算法中其他模块给出的置信度分值。 第一步 首先对每个顶点赋值,称为顶标,将左边的顶点赋值为与其相连的边的最大权重,右边的顶点赋值为0。
板子: #pragmaGCC optimize(3)#pragmaGCC optimize(2)#include<iostream>#include<string>#include<cstdio>#include<algorithm>#include<cstring>#include<cmath>#include<queue>#include<functional>#include<vector>#include#include<set>#include<stack>#include<fstream>#include<sstream>#include<unordered_map>#def...
KMP匹配算法KMP算法(Knuth–Morris–Pratt Algorithm),Knuth就是高德纳。 KMP算法是从朴素匹配算法改进而来:就是穷搜匹配。朴素匹配算法:原串:ABCDE 模式串:ACD 1. 将原串和模式串左对齐,然后一位一位比较,直到有一个字符不匹配 2. 发现第二位的B和C不匹配,模式串右移一位 3. 重复这 ...
#include<iostream>#include<cstring>#include<algorithm>#include<cstdio>usingnamespacestd;constintMAXN=305;constintINF=0x3f3f3f3f;intlove[MAXN][MAXN];// 记录每个妹子和每个男生的好感度intex_girl[MAXN];// 每个妹子的期望值intex_boy[MAXN];// 每个男生的期望值boolvis_girl[MAXN];// 记录每一...
1. 匈牙利算法(Hungarian Algorithm) 匈牙利算法是基于Hall定理(该定理用于判定二分图是否完全匹配)中充分性证明的思想,它是部分图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。 具体来说,Hungarian Algorithm是一个递归过程,详细步骤如下: ...
import numpy as np class KM_Algorithm_4: def __init__(self, Bipartite_Graph): self.Bipartite_Graph = Bipartite_Graph # 左右结点数量记录 self.left = self.Bipartite_Graph.shape[0] # 以左边为主 # print(self.Bipartite_Graph) # print(self.Bipartite_Graph[0]) self.right_true = self.Bipart...