YOLOv5+DeepSORT教程介绍学习

和即是两种深度学习技术，分别用于目标检测和目标跟踪在本文中，我们将Y0L0V5De SORT分别详细介绍这两种技术，以及如何将它们相结合使用YOLOV5全称是一种用于目标检测的深度学习模型它采用了一种YOLOv5,You OnlyLook Onceversion5,基于单个神经网络的端到端的检测方法，可以在保持准确性的同时大大提高检测速度的检测过程可以分为以下几个步骤YOLOV5图像预处理将输入图像缩放到指定的大小，并进行归一化

1.特征提取使用卷积神经网络从图像中提取特征

2.目标分类使用分类器对特征进行分类，判断图像中是否存在目标

3.目标定位使用回归器对目标的位置进行定位

4.目标检测将分类和定位的结果结合起来，得到最终的目标检测结果

5.与其他目标检测算法相比，具有更快的检测速度和更高的准确性，因此在许多实际应用YOLOV5中得到广泛应用DeepSORT全称是一种基于深度学习的DeepSORT,Deep Learning-based ObjectTracking withTracklet Sorting,目标跟踪算法它采用了一种多目标跟踪的方法，可以在保持跟踪准确性的同时处理多个目标的跟踪过程可以分为以下几个步骤DeepSORT目标检测使用目标检测算法（如）检测图像中的目标

1.YOLOV5特征提取使用深度学习模型从检测结果中提取目标的特征

2.目标匹配将当前帧的目标特征与前几帧的目标特征进行匹配，以确定目标的身份

3.轨迹维护根据目标匹配的结果，更新目标的轨迹

4.目标删除删除长时间未被检测到的目标

5.与传统的目标跟踪算法相比，使用深度学习提取目标特征，从而可以更好地处理目标DeepSORT外观变化、遮挡和交叉等问题，具有更高的跟踪准确性Y0L0v5+DeepSORT将和相结合，可以实现实时目标检测和跟踪具体来说，可以使用YOLOv5DeepSORT YOLOV5进行目标检测，然后使用进行目标跟踪DeepSORT为了实现这一目的，需要将的目标跟踪算法集成到中具体来说，需要修改DeepSORT YOLOv5的代码，以便在检测目标时提取目标特征，并将这些特征用于目标跟踪YOLOV5通过将和相结合，可以在视频中对目标进行跟踪，并在保持准确性的同时提YOLOV5DeepSORT高跟踪速度这种技术在许多实际应用中得到广泛应用，如视频监控、自动驾驶和机器人等领域是一种用于目标检测的深度学习模型，而即则是一种目标跟踪算法将YOLOV5De SORT与相结合可以实现实时目标检测和跟踪，从而在视频中对目标进行跟踪DeepSORT YOLOv5以下是添加目标跟踪算法到的步骤DeepSORT YOLOv

5.下载的代码并添加到2DeepSORTYOLOv5从的存储库中下载代码将DeepSORT GitHubhttps://github.com/nwojke/deep_sort deep_sort文件夹复制到根文件夹中Y0L0v5此时，您应该在您的文件夹中看到以下文件结构Y0L0V5\\\yolov5/|-----deep_sort/I I-------deep/I|-------detection/I|-------feature_extractor/kalman_filter/nn_matching/preprocessing/tracking/_init_.pydata/models/tests/utils/runs/train.py detect.py修改文件

3.detect.py将的文件替换为的文件位于YOLOv5detect.py DeepSORTdemo.pyyolov5/deep_sort/demo.pyo.修改文件4deep_sort.py在您的文件夹中，找到文件并打开它您需要修改其中YOLOv5yolov5/deep_sort/deep_sort.py的一些内容首先，将以下行添加到文件的开头pythonfrom deep_sort.detection importDetectionfrom deep_sort.tracker importTracker\\\这将导入的和类DeepSORT DetectionTracker接下来，找到以下行:pythonfrom models.experimental importattemptjoad\\\将其替换为pythonfrom models.experimental importattemptjoadfrom deep__sort importpreprocessing\\\然后，找到以下行pythonmodel=attempt_loadweights,map_location=device\\\将其替换为pythonmodel=attempt_loadweights,map_location=deviceencoderpreprocessing.create_box_encoder,deep__sort/resources/networks/mars-smalll

28.ckpt-68577,\V\这将创建一个编码器对象，并将其与预训练的权重文件连接起来最后，找到以下行python二results=modelfimg,size size,augment=augment,visualize=visualize[O]\\\将其替换为pythonresults=modelimg,size=size,augment=augment,visualize=visualize[O]features=encoderfpreprocessing.rectanglestresultst,:4],img.shape[:2]detections=[Detectionbbox,

1.0,feature forbbox,feature inzipresults[:,:4],features]tracker.predicttracker.updatedetections这将使用的和类从模型输出中提取特征，并将其用于目标DeepSORT DetectionTracker跟踪运行文件

5.detect.py现在，您已经将集成到中要运行检测和跟踪，请运行以下命令:DeepSORT YOLOv5\\\python detect.py-source0-weights yolov5s.pt-deepsort其中、-参数指定要使用的视频源，可以是摄像头或视频文件参数指定要使用-source-weights的模型的权重文件参数将启用叩目标跟踪算法Y0L0v5-deepsort DeSORT这样就完成了将目标跟踪算法添加到中的步骤DeepSORT Y0L0v5。