从上述段落中， 我们Neng出以下关于DeepSort算法的关键信息：

DeepSort算法概述

DeepSort是一种基于检测的许多目标跟踪算法，它结合了SORT算法中的卡尔曼滤波与深厚度学提取的特征，以实现geng准准的和稳稳当当的目标跟踪。

DeepSort的核心特点

1. 结合卡尔曼滤波与深厚度学利用卡尔曼滤波进行状态传播，一边结合深厚度学提取的特征进行目标说说。
2. 特征提取用卷积神经网络提取目标特征向量， Neng自己设计网络或用预训练模型如ResNet18、ResNet50等。
3. 匹配策略进行目标框匹配，结合马氏距离与余弦距离进行运动和外观匹配。
4. 级联匹配搞优良遮挡情况下的匹配精度。
5. 外观沉识别少许些ID交换问题，通过外观特征沉新鲜识别目标。

DeepSort的干活流程

1. 预处理用预训练的物体检测神经网络模型从视频或图像序列中检测物体并获取检测框。
2. 特征提取对个个检测框进行特征提取，形成特征向量。
3. 匹配与跟踪用匈牙利算法匹配预测ID与检测到的ID， geng新鲜跟踪信息，对于找不到对应跟踪的bbox进行新鲜建。

DeepSort的优良处

• 准准的和稳稳当当结合卡尔曼滤波和深厚度学，搞优良跟踪的准确性和稳稳当当性。
• 少许些ID交换通过外观沉识别机制少许些ID交换问题。

DeepSort的不优良的地方和应用

• 特定场景问题在一些特定场景中兴许存在问题。
• 应用领域广泛包括人流量计数、运动行为琢磨等。

DeepSort算法通过融合卡尔曼滤波和深厚度学手艺， 在目标跟踪领域给了可靠的解决方案，尤其在处理遮挡和ID切换问题上表现出色。尽管在有些场景下兴许存在局限性，但它在优良几个领域Yi经得到广泛应用。