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在分配给pandas数据帧之前和之后进行测量时，我无法获得与之匹配的准确性分数

在分配给pandas数据帧之前和之后进行测量时，无法获得与之匹配的准确性分数可能是由于以下原因之一：

数据问题：数据质量可能存在问题，例如缺失值、异常值或错误数据，这可能会影响到准确性分数的计算和比较。在进行数据分配之前，建议先对数据进行清洗和预处理，确保数据的完整性和准确性。
数据分配方式：数据分配的方式可能存在问题，例如采用了不适合的方法进行数据分割或抽样，导致了训练集和测试集的分布不一致，从而影响到准确性分数的比较。在进行数据分配时，应该采用合适的分割方法，确保训练集和测试集的代表性和一致性。
模型选择：可能选择了不合适的模型进行训练和测试，导致准确性分数的差异。不同的模型适用于不同的问题和数据特征，在选择模型时应该根据具体情况进行综合考虑，并选择最适合的模型进行建模和评估。

解决这个问题的方法可以包括：

数据清洗和预处理：对数据进行清洗，处理缺失值、异常值和错误数据，确保数据的完整性和准确性。
数据分配方法优化：选择合适的方法进行数据分割或抽样，确保训练集和测试集的分布一致，并避免引入偏差。
模型选择和优化：根据具体问题和数据特征选择合适的模型，并进行模型的参数优化和调整，提高模型的准确性。
使用交叉验证：采用交叉验证方法对模型进行评估，可以更全面地评估模型的性能，并减少因数据分配方式不一致而引起的差异。
数据集的扩充：如果数据集较小，可以考虑使用数据增强技术进行数据集的扩充，从而提高模型的泛化能力和准确性。

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利用从大量图像数据集中提取的 ORB 描述符创建了一个视觉词汇，以确保在具有相同词汇的不同环境中获得鲁棒的性能。我们系统中的每个唯一特征描述子都被分配给词汇表中的特定视觉词。...此外在查询识别数据库时，计算当前 BundledKeyframe Bi 和其在共视图中的所有邻居的词袋向量之间的相似性，并设置一个阈值得分 smin。...为了评估我们系统的性能，使用了 EuRoc 数据集进行了评估，将系统的性能与当前最先进的 SLAM 系统，即 ORB-SLAM2 和 VINS-Stereo 进行了比较，以突出我们系统的准确性。...显而易见的是，我们的多相机系统在EuRoC数据集上测试时始终提供更准确的估计。...我们使用EuRoC数据集进行的评估突显了我们的系统始终优于原始系统，展示了其在最佳结果和平均结果中的异常准确性。

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项目实践 | 从零开始学习Deep SORT+YOLO V3进行多目标跟踪（附注释项目代码）

求跟踪器所有目标状态与本帧检测的Box的IOU，通过匈牙利算法（Hungarian Algorithm），得到IOU最大的唯一匹配（数据关联部分），在去掉匹配值小于IOU_threshold的匹配对；...时间更新方程（即预测阶段）根据前一时刻的状态估计值推算当前时刻的状态变量先验估计值和误差协方差先验估计值；测量更新方程（即更新阶段）负责将先验估计和新的测量变量结合起来构造改进的后验估计。...5、H：是状态变量到测量(观测)的转换矩阵，表示将状态和观测连接起来的关系，卡尔曼滤波里为线性关系，它负责将m维的测量值转换到n维，使之符合状态变量的数学形式，是滤波的前提条件之一。...然后则是级联匹配的数据关联步骤，匹配过程是一个循环(max age个迭代，默认为70)，也就是从missing age=0到missing age=70的轨迹和Detections进行匹配，没有丢失过的轨迹优先匹配...图像中突然出现新的目标的时候，Detection无法在之前的Track找到匹配的目标。 Track 没有找到匹配的Detection，也就是Unmatched Tracks。

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