简介
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)
- Yolov5 deep_sort pytorch 评测
安装依赖
递归克隆存储库:
安装依赖库
跟踪源
- Video: --source file.mp4
- Webcam: --source 0
- RTSP stream: --source rtsp://170.93.143.139/rtplive/470011e600ef003a004ee33696235daa
- HTTP stream: --source http://wmccpinetop.axiscam.net/mjpg/video.mjpg
选择 Yolov5 模型
权衡推理速度和准确率,选择合适的模型。可以选择合适的模型进行自动下载:
过滤跟踪类别
默认跟踪器跟踪所有的 MS COCO 类别。如果你只想跟踪人,推荐使用这些权重来提升性能。
如果要跟踪 MS COCO 类的子集,请在 classes 标志后添加相应的索引
这是在 MS COCO 上训练的 Yolov5 模型可以检测到的所有可能对象的列表。请注意,此 repo 中类的索引从零开始。
https://tech.amikelive.com/node-718/what-object-categories-labels-are-in-coco-dataset/
部分类别截图:
项目地址:
https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch