OSNet

模型实战（16）之StrongSort （OSNET）配合YOLOv5、v7、v8 实现多目标跟踪详解

StrongSort（OSNET）配合YOLOv5、v7、v8实现多目标跟踪详解此项目包含一个高度可配置的两阶段跟踪器，可根据不同的部署场景进行调整。
明月醉窗台·2023-11-10 05:26

【多目标追踪算法】Deepsort追踪实战

四、数据集的导入五、修改track.py中模型参数六、对预测结果进行评估一、项目克隆与环境配置1.下载源码从GitHub官网下载源码：mikel-brostrom/Yolov5_StrongSORT_OSNet
三木今天学习了嘛·2023-10-10 12:51

yolo_tracking中osnet不支持.pth格式，而model_zoo中仅有.pth

yolo_traking-7.0中REID模块用到了osnet，track.py中模型文件不支持.pth，而model_zoo中仅有.pth，改动代码太麻烦了，网上查到的.pth文件转化为.pt文件都需要读取网络架构
城城城_·2023-10-10 12:49

多目标跟踪框架boxmot介绍

boxmot所支持的跟踪器采用外观特征方法，如重型ReID（CLIRdID）和轻型ReID（LightMBN,OSNet等），这些ReID权文件在运行boxmot时自动下载，无需事先下载checkpoint
王定邦·2023-10-04 12:00

多目标跟踪MOT：Deepocsort+YOLOv8+OSnet实战（代码讲解）

1.下载官方代码mikel-brostrom/yolov8_tracking:Real-timemulti-objecttrackingandsegmentationusingYOLOv8withDeepOCSORTandOSNet(github.com)https://github.com/mikel-brostrom/yolov8_tracking1.到上面的github网站下载跟踪代码，该代
Orange_sparkle·2023-06-08 15:16

YOLOV7 + StrongSORT 实现目标检测与跟踪

windows1064bitpython3.8pytorch1.7.1+cu101简介前面，我们介绍过基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪，最近大神又在刚出的YOLOv7的基础上加上了目标跟踪，跟踪部分使用的是基于OSNet
迷途小书童的Note·2023-04-13 01:21

opencv高版本的各种报错解决方案

在跑Yolov5_StrongSORT_OSNet的时候遇到的环境问题，小记一下。
路过的风666·2023-01-12 14:47

Yolov5_DeepSort_OSNet配置与运行

日期：2022年5月23日https://gitee.com/zhanghao132/Yolov5_DeepSort_OSNet配置环境1.下载源码需要gitclone--recurse-submoduleshttps
zhhao1326·2023-01-11 11:18

Yolov5_DeepSort_OSNet目标追踪无法保存视频

从github下载的Yolov5_DeepSort_OSNet运行后发现无法保存视频运行后发现文件夹成功的创建但是文件夹下没有训练完成的视频经过排查发现保存文件的save_vid不管怎么都是false，
失他失心彡·2023-01-11 11:47

Yolov5进阶之七目标追踪最新环境搭建

deepsort及其适用说明见https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_StrongSORT_OSNet/blob/master/README.md先建立环境，使用
宇称不守恒4.0·2023-01-11 11:16

OSNet代码解析（普通卷积，分组卷积，深度可分离卷积，OSblock组成）

文章目录普通卷积和分组卷积普通卷积和深度可分离卷积用深度可分离卷积（LightConv3x3）代替普通卷积（Conv3x3）减少参数OSBlock（bottleneck）OSNetOSNet之所以轻量(2.2M)在于网络浅，使用深度可分离卷积代替传统卷积，但是很有效普通卷积和分组卷积所谓分组卷积，就是右图的inputfeatures分成一组一组，如上图groups=3,那么输入的特征分成3组，每组
Mr DaYang·2022-12-29 11:21

行人重识别reid

可以任选backbone（resnet，轻量化模型(osnet,mobilenet…)）+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/tripletloss+交叉熵损失/circleloss+交叉熵损失
cv-daily·2022-12-27 17:19

训练yolo系列+deepsort模式的跟踪器（一）：训练deepsort

mikel-brostrom/Yolov5_StrongSORT_OSNet:Mult-objecttrackingandsegmentationusingYOLOv5withStrongSOR
@会飞的毛毛虫·2022-12-25 09:18

Yolov5_StrongSORT_OSNet-5.0

Yolov5_StrongSORT_OSNet-5.0前言Yolov5_StrongSORT_OSNet-5.0环境搭建以及例子提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、环境搭建1.参考【YOLOv5
yayalejianyue·2022-12-09 15:41

StrongSORT（deepsort强化版）浅实战＋代码解析

1.实战部分1.1具体操作其实和之前的deepsort没差到github上下载Yolov5_StrongSORT_OSNet下载对应的yolov5去替代原文件中yolov5下载yolov5权重（可以自动下载
weixin_50862344·2022-12-09 07:28

基于YOLOv5+Deepsort或者StrongSort的多目标跟踪（1）

标题YOLOv5项目来源：https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_StrongSORT_OSNet/tree/master改代码采用的是yolov5识别算法和deepsort
qq_55281683·2022-12-09 07:54

YOLOv5 + StrongSORT with OSNet

项目简介YOLOv5+StrongSORTwithOSNet：YOLOv5检测器+StrongSORT跟踪算法+OSNet行人重识别模型项目地址：https://github.com/mikel-brostrom
BestSongC·2022-11-25 09:48

视觉任务-目标跟踪检测DeepSort 与yolov5目标检测部署实践

演示演示结果1.代码环境搭建pycharm2022python3.82012Rserver项目代码文件https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_OSNet.git
骑驴的猫·2022-11-24 06:44

OSNet：Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification（论文阅读笔记）

CVPR2019的文章，作者自己根据Reid任务重新设计了一种新的网络结构，比较轻便，对比shuffleNet，mobileNet，SqueezeNet等具有更好的性能。论文链接：《Omni-ScaleFeatureLearningforPersonRe-Identification》代码链接：https://github.com/KaiyangZhou/deep-person-reid摘要作为一
酉意铭·2022-09-23 22:11

轻量化网络总结[2]--ShuffleNetv1/v2，OSNet，GHostNet

轻量化网络总结[1]–SqueezeNet，Xception，MobileNetv1~v3》，点击即可查看轻量化网络1.ShuffleNet1.1ShuffleNetv11.2ShuffleNetv22.OSNet3
Gthan学算法·2022-06-16 07:48

【多目标跟踪与计数】（三）DeepSORT实战车辆和行人跟踪计数

//arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf参考文章：DeepSort讲解代码地址：https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_OSNet
一个热爱学习的深度渣渣·2022-06-07 07:12

阅读笔记-OSNet Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification

本文提出的OSNet融合了homogeneous
熙熙江湖·2020-12-17 21:36

超越最新无监督域自适应方法，研究人员提轻量CNN新架构OSNet

,XiatianZhu,YongxinYang,AndreaCavallaro,andTaoXiang译者|TroyChang编辑|Jane出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）CNN新架构OSNet
AI科技大本营·2019-10-20 18:02

超越最新无监督域自适应方法，研究人员提轻量CNN新架构OSNet

,XiatianZhu,YongxinYang,AndreaCavallaro,andTaoXiang译者|TroyChang编辑|Jane出品|AI科技大本营（ID：rgznai100）CNN新架构OSNet
AI科技大本营·2019-10-20 18:02
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