炮哥你好，我想问一下，我用yolov5+deepsort来做乒乓球的目标检测，而我之前单独用yolov5做了训练，使得yolov5可以成功识别乒乓球，那我现在想加入deepsort的话，需不需要重新训练deepsort呢
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- 2022-11-12 10:49回答 2 已采纳 以下几个优化方向，希望对你有帮助 视频的帧率你可以适当调低，比如以前60帧，你可以变成25帧，30针的样子处理就行了，通过代码进行帧判断预测时不要逐帧进行。视频的分辨率也可以调低。更换轻量的模型
- 2022-08-09 20:08回答 1 已采纳 没太明白，既然你都训练出来了，不应该知道怎么去推理吗？我理解deepfm输入基本上都是一些one-hot好的特征，你可以直接load训练好的pth文件，然后model(feature)就能输出某一用户
- 2022-08-29 13:59回答 1 已采纳 那有很多种原因，你可能需要一步步跟，比如说配置文件的归一化，官方的yolov2/3都需要进行归一化，但是后面的yolov5或者x等等的训练完，如果训练没有做，那么配置上加了这个参数，多除了一个除数，图
- 2023-12-05 16:01iforeverif的博客 主要讲解yolov5-deepsort3.0版本的项目地址： https://github.com/mikel-brostrom/yolo_tracking/tree/v3.0Deepsort所需要的的数据集是这样的：它是通过脚本将目标检测中要检测的目标抠出来，作为我们的数据集。...
- 2022-09-08 10:56回答 1 已采纳 并不是哦，保存结果再官方例程文件是有写得，c端和python都是一样的，用探针，而且c端不需要改了，就是deepstream-app.c那个文件，而python需要自己加，具体的可以看我这篇：
- 2022-01-20 16:02回答 2 已采纳 试试这样安装：pip install https://github.com/KaiyangZhou/deep-person-reid/archive/master.zip
- 2022-10-14 11:12回答 2 已采纳 1）深度学习工具箱，它提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆 (LSTM) 网络对图像、时序和文本数据执
- 2024-06-23 16:01陈子迩的博客 比如我track.py跑的MOT16-13的视频，就会在目录的inference/output下生成一个MOT16-13.txt的文本，依次跑完7个训练视频（视频我会放在最后），可得到7个txt文件（需要自己跑代码生成），将得到的txt文件放在data/...
- 2023-01-10 10:14回答 1 已采纳 在租用服务器之前，你可能需要准备一些东西。 你需要有一个账户，用来登录你所租用的服务器。 在你的电脑上安装远程连接工具，比如说 Secure Shell (SSH)。这样你就可以在你的电脑上通过终端连
- 2022-08-22 12:13回答 2 已采纳 EGLSink改为以下：sink = Gst.ElementFactory.make("fakesink", "fakesink")
- 2021-12-29 17:17回答 2 已采纳 感谢上面的答案。我把虚拟缓存调到16g以上，解决了。
- 2022-10-13 11:34DeepSORT的核心是使用预训练的Siamese网络计算目标在不同帧间的相似度，即使目标在视野中短暂消失后也能重新找回。卡尔曼滤波则用于对目标的运动进行预测和校正，使得追踪更加稳定和准确。 在这个项目中，YOLOv5...
- 2022-07-18 18:32回答 2 已采纳 严重怀疑是你 TF 装的过程出了问题，建议重新安装或者使用 conda 隔离环境，可以参考 https://tf.wiki/zh_hans/basic/installation.html 的教程，安装
- 2024-02-28 16:406. **实时跟踪**：在Jetson上运行的DeepSORT算法需要处理实时视频流，因此项目会涉及到视频捕获、帧处理、目标检测与跟踪的流程设计，确保算法能在有限的硬件资源下实现高效运行。 7. **卡尔曼滤波**：卡尔曼滤波是...
- 2021-10-02 23:45王定邦的博客 deepsort用来跟踪被检测对象。网上常见的yolov5+deepsort，是pytorch版。此版本用ZQPei Github: https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch#training-the-re-id-model ZQPei提供的ReID：deep模型文件ckpt.t7为行人...
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