修改位置:deep_sort_pytorch/configs/deep_sort.yaml min_confidence:检测目标的最小置信度 nms_max_overlap:暂时不明,看了代码后也未能找到其使用的地点(欢迎在评论指出) matching_threshold:最大匹配距离 max…
这里我决定使用osnet_ain_x1_0,并放到deep_sort–>deep–>checkpoint目录下。 三、修改配置文件deep_sort.yaml Yolov5_DeepSort_Pytorch–>deep_sort–>configs–>deep_sort.yaml DEEPSORT: MODEL_TYPE: "osnet_ain_x1_0" REID_CKPT: '~/Yolov5_DeepSort_Pytorch/deep_sort/deep/checkpoint/osnet_ain_x1_0...
进一步试验发现,调整deep的参数(deep_sort_pytorch/configs/deep_sort.yaml)会获得较好的跟踪效果。 DEEPSORT: REID_CKPT: "deep_sort_pytorch/deep_sort/deep/checkpoint/ckpt.t7" MAX_DIST: 0.1 # 0.2 最大余弦距离 MIN_CONFIDENCE: 0.5 #0.3 YOLOv5最小检测置信度,增大置信度可去除杂散干扰。 NMS_MAX_OVER...
DeepSORT是一种基于深度学习的特征表示方法,它通过提取目标的关键点特征来进行跟踪。 DeepSORT的关键优势包括: 特征学习:DeepSORT利用深度卷积网络学习目标的特征表示,提高了目标区分能力。 多目标跟踪:DeepSORT能够有效处理视频中的多个目标,即使在目标重叠和遮挡的情况下也能保持稳定跟踪。 适应性:DeepSORT能够适应目标...
deepsort = None def init_tracker(): global deepsort cfg_deep = get_config() cfg_deep.merge_from_file("deep_sort_pytorch/configs/deep_sort.yaml") deepsort= DeepSort(cfg_deep.DEEPSORT.REID_CKPT, max_dist=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_DIST, min_confidence=cfg_deep.DEEPSORT.MIN_CONFIDENCE, ...
python 复制代码 def init_tracker(): global deepsort cfg_deep = get_config() cfg_deep.merge_from_file("deep_sort_pytorch/configs/deep_sort.yaml") deepsort = DeepSort(None, # 不使用ReID模型 max_dist=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_DIST,
deepsort python yolov3_deepsort.py [VIDEO_PATH] # yolov3_tiny + deepsort python yolov3_deepsort.py [VIDEO_PATH] --config_detection ./configs/yolov3_tiny.yaml # yolov3 + deepsort on webcam python3 yolov3_deepsort.py /dev/video0 --camera 0 # yolov3_tiny + deepsort on webcam ...
Please refer toconfigs/mmdet.yamlfor a sample of using MMDetection. SeeModel Zoofor available methods and trained models. Run git submodule update --init --recursive Run demo usage: deepsort.py [-h] [--fastreid] [--config_fastreid CONFIG_FASTREID] ...
MOT tracking using deepsort and yolov3 with pytorch - GitHub - drifterming/deep_sort_pytorch: MOT tracking using deepsort and yolov3 with pytorch
简介:本文介绍了YOLOv8实例分割与DeepSORT视觉跟踪算法的结合应用,通过YOLOv8进行目标检测分割,并利用DeepSORT实现特征跟踪,在复杂环境中保持目标跟踪的准确性与稳定性。该技术广泛应用于安全监控、无人驾驶等领域。文章提供了环境搭建、代码下载及测试步骤,并附有详细代码示例。