LAPJV算法学习笔记
伪代码:
LAPJV算法详解(ing_Sparse Direction的博客-CSDN博客_lap.lapjv
from lapjv import lapjv
import numpy as npa = np.array([[0.1,0.6,0.3],[0.2,0.1,0.6],[0.5,0.2,0.9]])x,y,c = lapjv(a)print(x,y,c)
out: [2 0 1] [1 2 0] (0.699999988079071, array([0. , 0.3, 0.4], dtype=float32), array([-0.10000002, -0.2 , 0.3 ], dtype=float32))
其中x,y分别是按照 行列来计算的
行索引分配[2,0,1]: cost = 0.3+0.2 +0.2 = 0.7
0行,2列
1行,0列
2行,1列
列索引分配 [1,2,0]:cost = 0.2 + 0.2 +0.3 =0.7
0列,1行
1列,2行
2列,0行
cost就是求和最小。
bytetrack用到的lapjv算法:
cost, x, y = lap.lapjv(cost_matrix, extend_cost=True, cost_limit=thresh)for ix, mx in enumerate(x):if mx >= 0:matches.append([ix, mx])
c++版:
参见博客:
ByteTrack 多目标跟踪 测试笔记_jacke121的专栏-CSDN博客
在bytetrack的c++版本中。
网友实现的python3源码版:
LAPJV-线性分配问题的Jonker-Volgenant算法V3.0:解决LAP的Jonker-Volgenant算法的Matlab实现。-matlab开发_-互联网文档类资源-CSDN下载
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