YOLOV5+DeepSort行人统计

环境配置

安装Anaconda

登录Anaconda官网下载适合自己版本的anaconda
YOLOV5+DeepSort行人统计_第1张图片
安装后,在命令窗口输入conda -V
YOLOV5+DeepSort行人统计_第2张图片
检测Anaconda版本,查看自己的环境是否安装成功

创建虚拟环境

为方便环境的管理,打开Anaconda Prompt,创建pytorch虚拟环境
conda create -n pytorch python=3.6
可以根绝自己的python版本进行更换
激活虚拟环境
conda activate pytorch

安装pytorch

登录pytorch官网
YOLOV5+DeepSort行人统计_第3张图片
根据自己情况填写后,获取相应的安装指令。自己的虚拟环境中通过安装指令安装pytorch。
我选择的是没有cpu的pytorch1.8.1。安装指令是

pip3 install torch==1.8.1+cpu torchvision==0.9.1+cpu torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

安装pytorch

下载YOLOV5-DeepSort

在Github中clone项目Yolov5_DeepSort_Pytorch,因国内访问Github比较慢,CSDN下载链接。

配置项目所需环境

在Anaconda Prompt下,通过cd命令进入到项目文件夹下,执行安装指令

pip install -r require ments.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载YOLOV5,在Github的DeepSort-Object-Tracking-PyTorch项目中将YOLOV5文件夹复制到Yolov5_DeepSort_Pytorch项目中(原本的Yolov5_DeepSort_Pytorch项目中yolov5文件夹是空的没有相应的文件),CSDN下载链接

准备分类模型

下载ckpt.t7
将ckpt.t7放到\deep_sort_pytorch\deep_sort\deep\checkpoint

下载模型

下载一个最小的模型yolov5s.pt。如果速度太慢,请转yolov5s.pt,将模型文件复制到\yolov5\weights路径

下载测试视频

可以自己找行人视频也在、可以根据下载链接下载本项目视频,将测试视频置于项目路径

运行案例

在Anaconda Prompt中运行命令

python track.py --source ./Demo.mp4 --show-vid --save-vid --yolo_weights ./yolov5/weights/yolov5s.pt

运行结果

YOLOV5+DeepSort行人统计_第4张图片

YOLOV5+DeepSort行人统计_第5张图片
默认会在\inference\output路径下生成标记好的视频

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