Tracking(跟踪):Mot(多目标跟踪系列)-deepsort,车、人跟踪和其它数据训练、测试解读

源码：
（好像是最老的，用的是numpy等写的）：古老版
（我参考的是这一版，torch版的）：pytorch版开源码

先看看效果（我这里原理和源码一样，但检测和deepsort网络换成其它网络，用的是yolov5s+识别网络，大小20M左右，我笔记本推理速度0.08s/帧）

源码部分

• 目标检测部分：

源码他用的是yolov3和MMdetection

这里根据MMDet和yolov3的官方训练，先不扯这个，有空在说。

• deepsort部分：

训练参数说明：
训练入口：train.py

数据入口：train.py第14行

怎么填写（数据格式）：
他官方用的是mark1501 来训练的
我这里用其它数据集，但格式一样

如下：

train.py第14行就写

train和test里面就有很多文件夹，每个文件夹里就放同一个车不同时间角度的图片。

然后就直接开始训练

注意：你如果用自己的数据集需要改一下预处理，他官方用的是mark1501数据集，是固定大小（128，64）。如果你用自己的，图片大小就会导致报错。

• 将两个部分合到一起来测试

在yaml里填写检测和deepsort网络的位置就行