楼主现在做好了yolov5的训练,deepsort源码已下载还未训练,请问yolov5和deepsort怎样集成在一起呢?看了几个博主的文件目录好像是都放在一起,除了把两个源码放在同一个目录下之后还应该改动哪里呢
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- Leodong. 2023-04-24 17:38关注
该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,内容及完整代码如下。
将YOLOv5和DeepSORT集成在一起,需要完成以下几个步骤:1、 安装必要的依赖项
在开始之前,需要安装必要的依赖项。YOLOv5和DeepSORT都是使用Python语言编写的,因此需要安装Python 3.x以及相关的依赖库,例如NumPy、OpenCV、torch等等。建议使用Anaconda或者pipenv等Python环境管理工具来管理依赖。
2、 下载YOLOv5和DeepSORT的源代码
需要从YOLOv5和DeepSORT的GitHub仓库中下载源代码。YOLOv5的GitHub仓库链接为:https://github.com/ultralytics/yolov5%EF%BC%8CDeepSORT%E7%9A%84GitHub%E4%BB%93%E5%BA%93%E9%93%BE%E6%8E%A5%E4%B8%BA%EF%BC%9Ahttps://github.com/nwojke/deep_sort%E3%80%82
3、 训练YOLOv5模型
使用YOLOv5的源代码,可以对自己的数据集进行训练,得到一个检测模型。具体的训练步骤可以参考YOLOv5官方文档或者相关的博客教程。需要注意的是,在训练时需要设置好输出结果的格式,以便DeepSORT能够读取和处理检测结果。
4、 修改DeepSORT代码
在DeepSORT的源代码中,需要修改一些代码,以便它能够读取和处理YOLOv5的检测结果。具体来说,需要修改deep_sort/track.py文件中的
predict
函数。在该函数中,需要将YOLOv5的检测结果转换为DeepSORT所需要的格式。例如,将YOLOv5的检测框坐标和置信度转换为DeepSORT所需要的bbox和score格式。5、 运行集成后的代码
最后,可以运行集成后的代码,对视频或图像进行目标检测和跟踪。在运行时,需要将YOLOv5的检测结果传递给DeepSORT进行处理,并将跟踪结果可视化出来。具体的代码实现可以参考DeepSORT的源代码和相关的博客教程。
下面是一个简单的示例代码,可以将YOLOv5和DeepSORT集成在一起,进行目标检测和跟踪。需要注意的是,该示例代码只是一个简单的示例,具体实现需要根据实际情况进行调整。
import cv2 import numpy as np import torch from deep_sort.deep_sort import DeepSort from yolov5.yolov5 import YOLOv5 # 创建YOLOv5检测器和DeepSORT跟踪器 yolov5 = YOLOv5() deepsort = DeepSort() # 加载YOLOv5模型和DeepSORT模型 yolov5.load_model("yolov5s.pt") deepsort.load_model("deep_sort.pt") # 打开视频文件 video_path = "test.mp4" cap = cv2.VideoCapture(video_path) # 循环读取视频帧 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 对视频帧进行目标检测 detections = yolov5.detect(frame) # 对检测结果进行跟踪 tracks = deepsort.update(detections) # 可视化跟踪结果 for track in tracks: bbox = track.to_bbox() cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, str(track.track_id), (bbox[0], bbox[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()
在上述代码中,我们首先创建了YOLOv5检测器和DeepSORT跟踪器,并分别加载了YOLOv5和DeepSORT的模型。然后,我们使用
cv2.VideoCapture
打开视频文件,循环读取视频帧。对于每一帧,我们使用YOLOv5进行目标检测,然后将检测结果传递给DeepSORT进行跟踪。最后,我们可视化跟踪结果,并使用cv2.imshow
显示视频帧。当按下键盘上的“q”键时,循环将退出,释放资源并关闭窗口。需要注意的是,在实际使用中,我们可能需要对代码进行进一步的优化和调整,以便提高检测和跟踪的准确性和效率。
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