一、yolov5 + deepsort 使用yolov5实现行人检测,deepsort进行跟踪,在遮挡的情况下能较好的防止reid模型误识别。 本人将yolov5、deepsort分别封装成了类,很容易嵌入到自己的项目中,方便替换检测或跟踪算法。本人将deepsor的表征提取模型替换成了fastreid训练的reid模型。能够提升跟踪性能。详细请看person_search_reid.p...
官方代码见:https://github.com/zengwb-lx/Yolov5-Deepsort-Fastreid.git 二、环境说明 相关依赖库见:requirements.txt 三、API参数说明 mot.src.deep_reid.DeepReid 行人多目标跟踪类 类构建参数: extractor_config: str, 行人特征提取器的参数路径,这里可使用44服务器,“./mot/src/configs/config-test.yaml...
(venv) yichao@yichao:~/MyDocuments/Yolov5_DeepSort_Pytorch$ python track.py --source 0 --yolo_model yolov5/weights/yolov5s.pt --deep_sort_model osnet_x1_0 --img 640 deep_sort/deep/reid/torchreid/metrics/rank.py:12: UserWarning: Cython evaluation (very fast so highly recommended) is ...
chengsu/Yolov5-Deepsort-Fastreid 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) ...
fast-reid:https://github.com/JDAI-CV/fast-reid Simple Online and Realtime Tracking:https://arxiv.org/abs/1602.00763 sort-cpp:https://github.com/mcximing/sort-cpp Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric:https://arxiv.org/abs/1703.07402 ...
本项目使用yolov5+deepsort实现室内人头部追踪和计数,使用c++实现,并用tensorrt加速,在物体有70+左右的情况下,在Jetson Xavier nx上整个项目的推理时间在130ms左右,即7FPS的速度。你可以体验一下python版本的[yolov5+deepsort](),使用原生pytorch,当跟踪的物体达到70+的时候,deepsort一次推理的速度将到1s左右,根本...
$ python3 tracking/val.py --yolo-model yolov8n.pt --reid-model osnet_x0_25_msmt17.pt --tracking-method deepocsort --verbose --source./assets/MOT17-mini/train $ python3 tracking/val.py --yolo-model yolov8n.pt --reid-model osnet_x0_25_msmt17.pt --tracking-method ocsort --ve...
Yolov5-Deepsort-Fastreid 二、相关介绍 Deepsort是实现目标跟踪的算法,从sort(simple online and realtime tracking)演变而来。其使用卡尔慢滤波器预测所检测对象的运动轨迹,匈牙利算法将它们与新检测的目标匹配。Deepsort易于使用,且速度快,成为AI目标检测跟踪的热门算法。 三、重要说明 yolov5可检测多种类型的目标,...
步骤3-1.使用改进的yolov5模型作为改进的deepsort模型的目标检测器; [0028] 步骤3-2.使用卡尔曼滤波算法做位置预测器; [0029] 步骤3-2.使用行人数据集中针对行人重识别的数据集对fastreid特征提取网络进行训练,训练完成后使用fastreid特征提取网络替换deepsort模型的原特征提取网络;使用随机裁剪与镜像操作对数据进...
help="path to fastreid config file", ) parser.add_argument( @@ -136,6 +185,6 @@ def parse_args(): cfg = get_config() cfg.merge_from_file(args.config_deepsort) yolo_reid = yolo_reid(cfg, args, path=args.video_path) yolo_reid = yolo_reid(cfg, args) with torch.no_gr...