深度学习实战项目(三)-行人检测重识别yolov5+reid（跑通+界面设计）

行人检测重识别yolov5+reid（跑通+界面设计）

参考源代码:
github

权重文件：
根据github上面的网盘进行权重下载：
检测：将 ReID_resnet50_ibn_a.pth放在person_search/weights文件下，yolov5s.pt放person_search下
训练：将 r50_ibn_2.pth，resnet50-19c8e357.pth放在yolov5_reid/weights下
注意：训练和检测(person_search)是两个独立的项目！！

训练过程具体可参考：
yolov5_reid【附代码，行人重识别，可做跨视频人员检测】
数据集使用markt1501，具体可参考：
https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/127531790

测试自己的视频：
运行person_search/get_query.py前，先把get_query.py中加载摄像头的输入改为视频文件，运行后进行截图就行。（按住鼠标左键不放，拖动进行人员款选标注，标注后的人员会自动保存在query文件中(命名格式为markt1501)，按空格键继续播放视频。）这里要注意mark1501格式的意思，可以参考下图说明：

这里要注意一些库的版本，特别是torch和torchvision。还要是cuda版本，不然无法调用Gpu。

当然，跑代码的过程并不是那么顺利，也会遇到很多的问题，大部分问题是版本问题和路径问题，此代码建议使用gpu好的硬件设备，不然会跑得很慢很慢。

界面设计：
可以在登录界面选择图片或者视频检测：


图片检测：


视频检测：


需要代码的可以私信