图像序列中人体运动的检测和跟踪的中期报告针对图像序列中人体运动的检测和跟踪，我们已经完成了以下工作：1.数据收集与预处理我们采用了两个开源数据集：MOTChallenge数据集和PennAction数据集。MOTChallenge数据集中包含了各种人体运动场景的视频序列，而PennAction数据集中则专注于人体动作分类。我们从这两个数据集中收集了大量图像数据，并进行了预处理，包括缩放、裁剪、筛选等操作，为后续人体运动检测与跟踪打下了基础。2.目标检测我们采用了两种目标检测算法：YOLOv3和FasterR-CNN。YOLOv3算法的检测速度较快，可以实现实时检测；而FasterR-CNN则具有更高的检测精度。我们根据实际情况选择了不同的算法进行实验，并对其性能进行了评估。3.目标跟踪我们采用了三种目标跟踪算法：SORT、DeepSORT和MOTS。这些算法均可以实现在视频序列中对目标进行跟踪，并对目标与背景进行分离。我们还进行了算法性能的比较和分析，以便更好地选择适合我们任务的算法。目前，我们已经完成了中期报告的内容，下一步我们将继续完善算法并进行实验与性能评测，以获得更好的效果。