深度学习-目标追踪与姿态估计实战（）

这门课到底在解决什么问题

目标追踪和姿态估计，听上去像两个词，其实是两类任务：一个回答「这个东西下一帧跑哪去了」，一个回答「这个人的关节现在摆成什么形状」。它们经常被放在一起讲，因为都建立在同一个前提上——你得先让模型把「人」或「物体」从画面里拎出来，再谈后续。这门课的名字里有「实战」，意味着它不会花大篇幅推公式，而是直接对着代码和效果图走。

但它不是给零基础的人准备的第一门课。如果你还没跑通过一个简单的检测模型，没被数据加载和显存报错折磨过，直接进来会卡在环境配置那一步，而且卡很久。建议先有一点点 PyTorch 或同类框架的使用经验，哪怕只是跑过别人的 demo。

建议的观看顺序，以及可以跳过的部分

这类课最容易犯的错，是从第一讲顺着往下看，看到中间忘了前面，又回头重看。更省时间的做法是：先看课程里那个能跑出结果的完整项目演示，哪怕看不懂细节，先知道终点长什么样。心里有目标之后，再回去补中间环节，注意力会集中很多。

具体到先后：先把「检测/关键点提取」这一层弄明白，因为追踪和姿态估计都依赖它。追踪部分，重点看数据关联和 Embedding 向量检索这块——摘要里提到的「Embedding 向量检索」是这门课的一个核心，它的作用是让模型知道「这一帧的人」和「上一帧的人」是不是同一个，ID 不跳变靠的就是它。这块值得反复看，其他部分可以快进。

• 环境搭建、依赖安装：看一遍就够，遇到报错再回来查。
• 数据集介绍：了解格式即可，不必逐条记字段。
• 模型结构逐层讲解：第一遍可以跳过，等跑通再回头看。
• 调参和效果对比：这是最该慢下来的部分，别跳。

慢在哪，快在哪

「龟速课」的意思不是所有内容都慢。追踪里 ID 切换、遮挡后重新识别这些现象，值得你手动改几个参数、自己制造失败案例去观察，这种慢是有回报的。而像网络层数、卷积核大小这种细节，第一遍知道个大概就行，等你真想改模型时再细看，那时候你才有问题可问。

姿态估计部分，热力图（heatmap）怎么从坐标变成图、又怎么还原回坐标，是很多人第一次看不懂的地方。建议拿一张图，把中间输出可视化出来看一遍，比读十遍文字有用。

资料怎么配合着用

配套的章节笔记适合在「看完但还没动手」的间隙翻，用来确认自己是不是真的记住了关键概念，而不是当作教材从头读。图片类的资料（比如结构示意图、效果对比图）建议单独存一份，调参卡住的时候对照着看，比翻视频进度条快。

练习的顺序推荐：先原样跑通，再换一段自己的视频或图片跑，最后才去改参数。跳过「原样跑通」直接改，出问题时你分不清是环境、数据还是你改的那行代码的锅。

学不会的部分，先放着

有些内容第一遍就是会卡，比如多目标追踪里的匹配算法推导、姿态估计的坐标变换。这不是你的问题，是这些知识本身需要前置积累。遇到卡壳，标记一下继续往后走，等整个流程跑通、有了整体感，再回来啃，往往一次就通了。硬啃只会消耗你本来就不多的时间。

这门课不承诺让你变成专家，它更像一条能走通的路线：知道每一步在干什么，能跑出结果，遇到问题知道往哪查。剩下的，靠你自己慢慢补。

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课程推荐

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视频目录（110 节）

*   1-1.课程介绍.mp4

*   1-2.1-姿态估计要解决的问题分析.mp4

*   1-3.2-姿态估计应用领域概述.mp4

*   1-4.3-传统topdown方法的问题.mp4

*   1-5.4-要解决的两个问题分析.mp4

*   1-6.5-基于高斯分布预测关键点位置.mp4

*   1-7.6-各模块输出特征图解读.mp4

*   1-8.7-PAF向量登场.mp4

*   1-9.8-PAF标签设计方法.mp4

*   1-10.9-预测时PAF积分计算方法.mp4

*   1-11.10-匹配方法解读.mp4

*   1-12.11-CPM模型特点.mp4

*   1-13.12-算法流程与总结.mp4

*   2-1.1-数据集与路径配置解读.mp4

*   2-2.2-读取图像与标注信息.mp4

*   2-3.3-关键点与躯干特征图初始化.mp4

*   2-4.4-根据关键点位置设计关键点标签.mp4

*   2-5.5-准备构建PAF躯干标签.mp4

*   2-6.6-各位置点归属判断.mp4

*   2-7.7-特征图各点累加向量计算.mp4

*   2-8.8-完成PAF特征图制作.mp4

*   2-9.9-网络模型一阶段输出.mp4

*   2-10.10-多阶段输出与预测.mp4

*   3-1.1-卡尔曼滤波通俗解释.mp4

*   3-2.2-卡尔曼滤波要完成的任务.mp4

*   3-3.3-任务本质分析.mp4

*   3-4.4-基于观测值进行最优估计.mp4

*   3-5.5-预测与更新操作.mp4

*   3-6.6-追踪中的状态量.mp4

*   3-7.7-匈牙利匹配算法概述.mp4

*   3-8.8-匹配小例子分析.mp4

*   3-9.9-REID特征的作用.mp4

*   3-10.10-sort与deepsort建模流程分析.mp4

*   3-11.11-预测与匹配流程解读.mp4

*   3-12.12-追踪任务流程拆解.mp4

*   4-1.1-项目环境配置.mp4

*   4-2.2-参数与DEMO演示.mp4

*   4-3.3-针对检测结果初始化track.mp4

*   4-4.4-对track执行预测操作.mp4

*   4-5.5-状态量预测结果.mp4

*   4-6.6-IOU代价矩阵计算.mp4

*   4-7.7-参数更新操作.mp4

*   4-8.8-级联匹配模块.mp4

*   4-9.9-ReID特征代价矩阵计算.mp4

*   4-10.10-匹配结果与总结.mp4

*   5-1.1-V4版本整体概述.mp4

*   5-2.2-V4版本贡献解读.mp4

*   5-3.3-数据增强策略分析.mp4

*   5-4.4-DropBlock与标签平滑方法.mp4

*   5-5.5-损失函数遇到的问题.mp4

*   5-6.6-CIOU损失函数定义.mp4

*   5-7.7-NMS细节改进.mp4

*   5-8.8-SPP与CSP网络结构.mp4

*   5-9.9-SAM注意力机制模块.mp4

*   5-10.10-PAN模块解读.mp4

*   5-11.11-激活函数与整体架构总结.mp4

*   6-1.1-整体项目概述.mp4

*   6-2.2-训练自己的数据集方法.mp4

*   6-3.3-训练数据参数配置.mp4

*   6-4.4-测试DEMO演示.mp4

*   7-1.1-数据源DEBUG流程解读.mp4

*   7-2.2-图像数据源配置.mp4

*   7-3.3-加载标签数据.mp4

*   7-4.4-Mosaic数据增强方法.mp4

*   7-5.5-数据四合一方法与流程演示.mp4

*   7-6.6-getItem构建batch.mp4

*   7-7.7-网络架构图可视化工具安装.mp4

*   7-8.8-V5网络配置文件解读.mp4

*   7-9.9-Focus模块流程分析.mp4

*   7-10.10-完成配置文件解析任务.mp4

*   7-11.11-前向传播计算.mp4

*   7-12.12-BottleneckCSP层计算方法.mp4

*   7-13.13-SPP层计算细节分析.mp4

*   7-14.13-Head层流程解读.mp4

*   7-15.14-上采样与拼接操作.mp4

*   7-16.15-输出结果分析.mp4

*   7-17.16-超参数解读.mp4

*   7-18.17-命令行参数介绍.mp4

*   7-19.18-训练流程解读.mp4

*   7-20.19-各种训练策略概述.mp4

*   7-21.20-模型迭代过程.mp4

*   8-1.1-医学疾病数据集介绍.mp4

*   8-2.2-Resnet网络架构原理分析.mp4

*   8-3.3-dataloader加载数据集.mp4

*   8-4.4-Resnet网络前向传播.mp4

*   8-5.5-残差网络的shortcut操作.mp4

*   8-6.6-特征图升维与降采样操作.mp4

*   8-7.7-网络整体流程与训练演示.mp4

*   9-1.2-PyTorch框架发展趋势简介.mp4

*   9-2.3-框架安装方法（CPU与GPU版本）.mp4

*   9-3.4-PyTorch基本操作简介.mp4

*   9-4.自动求导机制.mp4

*   9-5.线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4

*   9-6.线性回归DEMO-训练回归模型.mp4

*   9-7.常见tensor格式.mp4

*   9-8.Hub模块简介.mp4

*   10-1.卷积网络参数定义.mp4

*   10-2.网络流程解读.mp4

*   10-3.Vision模块功能解读.mp4

*   10-4.分类任务数据集定义与配置.mp4

*   10-5.图像增强的作用.mp4

*   10-6.数据预处理与数据增强模块.mp4

*   10-7.Batch数据制作.mp4

*   10-8.迁移学习的目标.mp4

*   10-9.迁移学习策略.mp4

*   10-10.加载训练好的网络模型.mp4

*   10-11.优化器模块配置.mp4

*   10-12.实现训练模块.mp4

*   10-13.训练结果与模型保存.mp4

*   10-14.加载模型对测试数据进行预测.mp4