B站: 迷途小书童的Note;微信公众号: Dev_Club;个人微信:xituxiaoshutong100

基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪

PyTorch 迷途小书童 0评论

软硬件环境

视频看这里

此处是youtube的播放链接,需要科学上网。喜欢我的视频,请记得订阅我的频道,打开旁边的小铃铛,点赞并分享,感谢您的支持。

YOLOv5

前文 YOLOv5目标检测YOLOv5模型训练 已经介绍过了YOLOv5相关的内容,在目标检测中效果不错。

DeepSort

SORT算法的思路是将目标检测算法(如YOLO)得到的检测框与预测的跟踪框的iou(交并比)输入到匈牙利算法中进行线性分配来关联帧间 ID。而DeepSORT算法则是将目标的外观信息加入到帧间匹配的计算中,这样在目标被遮挡但后续再次出现的情况下,还能正确匹配这个ID,从而减少ID的切换,达到持续跟踪的目的。

目标跟踪

项目地址 https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch,使用的是Pytorch深度学习框架,联合YOLOv5DeepSort两个目前很火且效果非常不错的算法工程,实现特定物体的目标跟踪。

git clone https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch.git
cd Yolov5_DeepSort_Pytorch
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install -r requirements.txt

然后去下载YOLOv5的权重文件,地址是 https://drive.google.com/drive/folders/1Drs_Aiu7xx6S-ix95f9kNsA6ueKRpN2J ,文件放置在yolov5/weights文件夹下

接着去下载DeepSort的权重文件,地址是 https://drive.google.com/drive/folders/1xhG0kRH1EX5B9_Iz8gQJb7UNnn_riXi6,将文件ckpt.t7放置在deep_sort/deep/checkpoint文件夹下

找个测试视频,来看看效果吧

python track.py --source test.mp4

测试效果图

deepsort

参考资料

喜欢 (0)
发表我的评论
取消评论

表情

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址