YOLOv5+DeepSort目标跟踪训练自己的数据集

       本文的代码学习并整理b站up炮哥带你学，欢迎各位前去观看该up主的视频。

       后来在GitHub发现了相似代码的作者mikel-brostrom，github上面缺失yolov5部分的代码，需要自行补充，不过也可以用我放在最后的完整代码。还是很推荐大家去GitHub上学习这个项目

整理的代码与数据集放在最后。

目录

1、用YOLOv5训练自己的检测模型

2、训练跟踪网络

 2.1训练跟踪网络的数据集准备

 2.2利用数据集训练跟踪权重

3、利用训练的跟踪权重进行评估

3.1对MOT-16代码进行评估

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      YOLOv5+DeepSort目标跟踪项目大致流程如下：

        即分为检测和跟踪两部分，也就是说我们要训练出自己的检测权重和跟踪权重。

本文博客以训练跟踪行人为例（训练其他目标更换相应数据集即可）

1、用YOLOv5训练自己的检测模型

      本文YOLOv5代码采用的YOLOv5_5.0版本，目前（2022.5.13）好像已经更新到了6.1版本。 如何训练YOLOv5的行人检测权重这里不做详细介绍，可以参考博主这篇博客炮哥带你学的博客，后面会提供一个行人权重，方便各位实现跟踪部分的训练。（补充一下：检测模型的好坏对后续的跟踪权重的影响还是很大，强烈推荐各位自己从头训练一个检测模型。这里检测模型作用，以行人跟踪为例，利用YOLOv5将视频序列的行人从背景中提取出来，提取的效果越好，当然对后面跟踪训练帮助越大。）

2、训练跟踪网络

    代码解压打开如下图：

   文件夹介绍：

deep_sort_pytorch:跟踪训练部分的代码

inference:后续跟踪检测时保存结果的文件夹

MOT16_eval:评估MOT16数据的脚本

video：保存的测试视频

weights:保存的YOLOv5 5.0版本的权重

yolov5:yolov5相关的部分代码

 2.1训练跟踪网络的数据集准备

       以Market-1501为例，该数据集包含了751个类别行人（即train和test文件夹下方各有751文件夹，下格式图仅写了'0002'为例子），按照下面方式存放数据集:(代码里会给出划分好的数据，想训练其他数据集按照下面格式存放图片就行)

--Market-1501

                --test

                        --0002（0002是文件夹名称，下面存放视频连续帧的图片）

                --train

                        --0002（0002是文件夹名称，下面存放视频连续帧的图片）

      数据集在代码中的位置如图：

 2.2利用数据集训练跟踪权重

       在开始训练我们自己数据集的权重之前，我们打开pycharm左下角的命令终端，输入如下的命令pip install -r requirements.txt，就可以对相应环境安装了。

pip install -r requirements.txt

      所需的环境安装好了之后，在根目录打开deep_sort_pytorch/ deep_sort/ deep/ train.py文件

     1、只需要修改该train.py下第14行代码，存放数据集路径，要放绝对路径。（其他参数默认就行）如下图

     2、第197行，修改数字‘300’，改成自己训练的轮数。

      3、然后直接运行train.py就可以训练了。训练结束后会在deep_sort_pytorch/ deep_sort/ deep/ checkpoint文件夹下生成一个跟踪权重ckpt.t7。（代码中附带了一个预训练跟踪权重）

3、利用训练的跟踪权重进行评估

      打开根目录下track.py.

       修改权重路径和测试视频的路径，即可对视频流中的行人进行检测跟踪，并将检测结果保存。

       如图，分别修改268行，设置YOLO权重路径；269行，设置跟踪权重的路径；271行，设置输入视频的路径。检测结果保存在根目录inference/output下。

3.1对MOT-16代码进行评估

      代码自带了一个mot-16评估的脚本，感兴趣的小伙伴可以自行测试，这里不做过多赘婿。

      需要安装GIT软件，安装好了需要配置一下，方法见博客实现pycharm运行.sh文件，配置好了之后在pycharm命令终端输入

./MOT16_eval/eval.sh  

      脚本命令应该是要下载MOT-16数据集，这个过程可能会很久，有兴趣的去原作者mikel-brostrom/GitHub研究。

  下面的代码包括：

                YOLOv5 5.0权重（weight文件中）：best3（检测行人权重）、yolov5s(官方自带权重)

                跟踪权重：ckpt.t7（deep_sort_pytorch/ deep_sort/ deep/ checkpoint文件夹下）

                Market-1501数据集（划分好的）：在deep_sort_pytorch/ deep_sort/ deep下

 链接：https://pan.baidu.com/s/1eanZEuFTaA39ZTo5J7JuIA?pwd=5555&_at_=1652499323482
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