deepsort源码详解

        代码见最后,可以直接运行,环境配置与yolov5一样,再安装一个easydict包即可

1.项目环境配置

        整个项目需要训练的部分为目标检测算法和ReID特征提取网络,追踪是不需要进行训练的

        由于我们需要使用yolov5/yolov8获得人的检测框,因此,环境与yolov5的环境保持一致即可。YOLOv5/yolo v8的权重时单独训练的,通过参数进行指定:

$ python track.py --source 0 --yolo-weights yolov8n.pt --img 640
                                            yolov8s.tflite
                                            yolov8m.pt
                                            yolov8l.onnx 
                                            yolov8x.pt --img 1280
                                            ...

        ReID特征为行人重识别任务,用于deepsort的级联匹配中,也需要提前训练好,通过进行指定:

$ python track.py --source 0 --reid-weights osnet_x0_25_market1501.pt
                                            mobilenetv2_x1_4_msmt17.engine
                                            resnet50_msmt17.onnx
    

你可能感兴趣的:(python,人工智能,深度学习,计算机视觉,神经网络)