参考多目标跟踪的开源项目，参考和修改自：centerNet 多用户追踪（基于centerNet的人体检测器 + 带有pytorch的深度排序算法），github地址，该项目从yolov3+deepsort修改而来，并对centernet+deepsort和yolov3+deepsort的速度进行了对比。总结就是centernet精度和速度方面都具有更好的优势。（左图）基于CenterNet的...
github项目listyihongXU/deepMOT采用SiamRPN+deepmot，可以做多目标跟踪
场景需求： 采用opencv读取rtsp视频流并进行逐帧处理之后，采用python的requests.post()将处理之后的图片推送给web端的时候发现，画面超慢，算法可以做到20fps，所以就是post部分的速度太慢。解决方案： 采用ffmpeg将处理后的图片推流成一个视频流。1. 安装Nginx-rtmp流媒体服务器1.1 安装Nginx参考手把手教你搭建Nginx-rtmp流媒体服...
建议先读文献[1]，然后配合着看本文。1. 前言上一篇文章针对FairMOT进行了测试和训练，测试的效果很好。这里对FairMOT的训练和测试原理进行剖析。2. 训练FairMOT基本采用的是检测+跟踪的思路，检测采用的centernet，跟踪采用deepsort。但是将两个任务进行了端到端训练。其实训练还是相对简单的。初始问题检测和跟踪是如何一起端到端训练的？2.1 模型结构图referencehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/90835266...
1. 项目地址 https://github.com/ifzhang/FairMOT 2. 效果 FAIRMOT多目标跟踪 3. 依赖 gcc5.4 pytorch>=1.2.0 torchvison==0.4.0 cuda ffmpeg 4. test 下载预训练的模型, 从：javascript:void(0)文章的评论区链接：https://pan.baidu.com/
源码# 推流参数 size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) # 视频流的参数 sizeStr = str(size[0]) + 'x' + str(size[1]) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FP...
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