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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- 2025-04-21 16:51reset2021的博客 要训练DeepSORT在自己的数据集上，需要完成以下关键步骤。
- 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。...
- 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/...
- 2025-05-16 15:01• 跨版本兼容设计：预留YOLOX+DeepSort接口（附案例代码） • 系统稳定性优化：修复视频加载闪退等常见问题 【快速使用】 1. 通过`dataset_converter`转换BDD100K数据集 2. 运行`main_gui.py`启动可视化界面 3...
- 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...
- 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...
- 2025-07-21 18:22在数据集方面，YOLO11-DeepSORT提供了一套经过优化的训练数据集，这些数据集往往包含了大量的人群场景图片，以及相应的标注信息，这为深度学习模型的训练提供了丰富而精确的训练素材。通过这些数据集训练得到的模型...
- 2023-07-09 21:32总的来说，"目标跟踪+YOLOv8-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统"是一个集成了深度学习、目标检测、目标跟踪和实战应用的综合项目，有助于提升开发者在人工智能领域的技能，尤其是计算机视觉方向。通过实际操作，...
- 2025-08-04 04:50流程图(主要介绍了追踪器的训练权重参数的具体获取和训练过程)以及如何运用到模型中去的
- 2025-07-19 16:37YOLO与DeepSORT相结合的交通标志检测和跟踪系统，为智能驾驶辅助和交通管理提供了一种高效可靠的解决方案。它不仅能够提高自动驾驶系统的性能和安全性，还能够帮助交通管理部门更好地监控和维护交通标志，从而提升...
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