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基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪

PyTorch 迷途小书童 0评论

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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

然后去下载权重文件,YOLOv5的权重文件放置在yolov5/weights文件夹下,DeepSort的权重文件ckpt.t7放置在deep_sort/deep/checkpoint文件夹下

下载链接,百度网盘下载地址, 提取码:u5v3

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

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