神经网络可以通过多目标跟踪算法来解决多目标跟踪问题。常用的算法有卡尔曼滤波、粒子滤波和深度学习等。其中，深度学习算法可以通过在神经网络模型中结合目标检测和跟踪来实现多目标跟踪。具体来说，可以使用目标检测算法检测场景中的多个物体，然后使用跟踪算法在物体之间建立关联关系，以实现多目标跟踪。建议尝试使用基于深度学习的多目标跟踪算法，可根据具体情况选择不同的算法，例如SORT、MOT等。
神经网络如何解决视觉目标跟踪中的多目标跟踪问题？
我想请问一下，关于神经网络在视觉目标跟踪中的应用，如何解决多目标跟踪问题呢？我最近在做一个相关的项目，但是在对多个目标进行跟踪时，效果并不是很理想。我知道神经网络在单目标跟踪方面表现得非常出色，但是在处理多目标情况下是否也同样适用呢？如果有解决方案或者建议，希望能分享一下。谢谢！
提问时间：2023-06-26 13:44:06
编辑时间：2023-06-26 13:44:08
提问者：
Thunderbird_Soul
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2回答时间：2023-06-26 13:44:12
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