OC_SORT

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在人群密集、遮挡频繁的视频里跟踪行人或车辆，OC-SORT 是一个很实在的选择。它在经典 SORT 的基础上，引入以观测为中心的动量建模和重更新机制，当目标短暂消失或运动轨迹不线性时，能明显减少 ID 切换。整个跟踪器只依赖运动信息，很轻量，你可以直接接入自己的检测器输出，如果纯运动模型不够用，之后再叠加外观相似度模块。项目也给出了落地路径：支持导出 ONNX、TensorRT 和 ncnn，提供 C++ 移植版本，重构后的 Python 实现据称推理速度提升 1.5 到 2 倍。在 MOT17、MOT20、DanceTrack 和 KITTI 上的公开结果，能让你直观看到它的适用场景与局限。