探究了目标检测和行人重识别任务的集成问题,采用Anchor-free范式的目标检测算法CenterNet[8]作为检测分支,在此基础上增加一个平行分支输出ReID特征区分不同目标,将目标检测和重识别很好地统一起来。 综上所述,行人重识别技术提取出的有效特征为目标跟踪任务提供了强有力的支撑,且与目标检测算法的有效结合使目标跟踪的...
Then,YOLOv5 serves as a detection algorithm. Adding detection layer enables the model to respond to targets of different sizes. Moreover, the mechanism for coordinate attention is introduced into the backbone networks. These efforts can further improve the accuracy of detection model. The multi...
该系统利用最新的YOLOv8和YOLOv5进行高效目标检测,并通过ByteTrack算法实现精确的目标跟踪,适用于多种场景如人群监控、交通流量分析等。系统设计包含深度学习模型训练、系统架构设计等内容。使用5542张行人车辆图片数据进行训练,并对比分析了YOLOv8/v5的模型,并评估性能指标如mAP、F1 Score等。系统基于PySide6设计了用户U...
编写测试脚本(如test.py),加载训练好的YOLOv5模型和DeepSORT跟踪算法。 加载测试数据集,对视频或图像序列进行目标检测和跟踪。 运行测试脚本,观察并评估跟踪效果。 系统部署 将训练好的YOLOv5模型和DeepSORT跟踪算法打包成一个可执行程序或API。 部署程序到目标设备(如服务器、嵌入式设备等)。 配置运行环境,确保设备...
在NVIDIA的Jetson系列设备上,我们可以利用TensorRT对深度学习模型进行优化,并通过C++实现高效的推理和跟踪。本文将详细介绍如何在Jetson系列上实现基于YOLOv5和DeepSORT的多目标头部识别与跟踪,并通过TensorRT和C++进行加速。 一、环境搭建 首先,我们需要在Jetson设备上安装必要的软件和库,包括TensorRT、CUDA、cuDNN、OpenCV等...
基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法将两种算法的优势相结合，实现了对多个目标的实时检测和跟踪。具体而言，该算法首先利用YOLOv5进行目标检测，得到每个目标的边界框和类别信息；然后，利用DeepSORT进行数据关联和目标跟踪，实现了对多个目标的稳定跟踪。在特征提取方面，该算法采用深度神经网络进行特征提取，从而提高了...
YOLOv5是一种高效、准确的目标检测算法,其强大的特征提取能力、精确的边界框回归和优秀的泛化性能,使其在目标检测领域具有广泛的应用前景。 三、DeepSORT目标跟踪算法介绍 DeepSORT(Deep Simple Online and Realtime Tracking)是一种结合了深度学习技术和传统跟踪算法的高效多目标跟踪方法。该算法主要利用深度卷积神经网络...
该存储库包含一个两阶段跟踪器。YOLOv5(一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型)生成的检测被传递到跟踪对象的 Deep Sort 算法。它可以跟踪Yolov5 模型经过训练可以检测的任何对象。 教程 Yolov5 自定义数据训练 Deep Sort 训练(链接到外部存储库) ...
3.yolov5/v8目标检测介绍 (1)网络结构 (2)输入端 (3)Backbone (4)Neck (5)Head (6)训练策略 四、模型改进优化 五、项目训练步骤 六、项目训练结果 一、项目简介 本文将详细介绍如何使用深度学习中YOLOv8算法实现对果蔬的检测,并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中,您可以选择自己的视频文件、图片文...