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Yolov5与DeepSort在PyTorch框架下的复现。

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简介：
通过此目标追踪篇，提供Yolov5_DeepSort_Pytorch复现源代码的修改版本，使其具备可用的状态。详细的实现步骤和技术过程，请参考我在博客上的相关文章：https://blog..net/m0_46825740/article/details/121973155。 利用此修改后的代码，用户能够自主地对自己的数据集进行训练，这无疑是一个非常实用的解决方案。

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  • Yolov5-Deepsort-Inference: 使用YOLOv5和Deepsort的推断
    优质
    简介：该项目提供了一个使用YOLOv5目标检测模型与DeepSort跟踪算法进行物体实时追踪的解决方案。代码仓库包括了从视频流中提取、识别并持续追踪移动对象的功能，适用于需要高效且准确的目标追踪的应用场景。 本段落介绍一个使用YOLOv5 3.0版本的项目（注意：4.0版本需要替换掉models和utils文件夹）。该项目结合了YOLOv5与Deepsort，实现了车辆和行人的追踪及计数功能，并将代码封装成检测器类，便于集成到其他项目中。最终效果通过一个名为Detector的类实现： ```python class Detector(baseDet): def __init__(self): super(Detector, self).__init__() self.init_model() self.build_config() def init_model(self): ``` 这个初始化方法负责模型的加载和配置构建，方便用户直接使用。
     
  • 基于PyTorch框架下YOLOv5的水面漂浮物检测与识别研究.Zip
    优质
    本项目采用PyTorch框架下的YOLOv5模型，致力于提升水面漂浮物的检测和识别精度，为水体环境监控提供技术支持。 水面垃圾数据集资源包括：通过数据增强制作的数据、自建的数据以及网上获取的已开源与未开源的数据集。从中选取几千张图像，并利用这些图像进行标注以生成YOLO和VOC格式的标签文件；此外，还包含用于处理测试、训练及验证数据集的Python脚本段落件。该资源涵盖了不同格式的数据集，包括原始训练数据及其相应的标记好的标签文件。 此数据集适用于研究目标检测与分割领域，并特别针对水面漂浮物和垃圾识别的应用场景设计。它可结合机器人及相关硬件设施使用，实现软件与硬件的有效整合。 除了YOLO模型外，该资源同样适合于MaskRCNN、Fast以及Faster R-CNN等其他深度学习框架的训练需求，使用者可根据具体需要调整代码以适应不同模型的数据集加载要求。
     
  • YOLOv5与DeepSORT教程.docx
    优质
    该文档提供了关于YOLOv5目标检测模型和DeepSORT跟踪算法的详细教程，适合初学者学习如何在视频中进行对象检测与追踪。 本段落档介绍了YOLOv5 和 DeepSORT 两种深度学习技术的应用与结合使用方法。YOLOv5 主要用于目标检测，而DeepSORT则专注于目标跟踪。我们将分别详细阐述这两种技术，并探讨如何将它们结合起来以实现更高效的功能。
     
  • 舰船视觉检测与跟踪-Yolov5-DeepSort-Pytorch-master-boat-track.zip
    优质
    本项目为基于PyTorch框架实现的船舶视觉检测和跟踪系统。采用Yolov5算法进行目标检测，并结合DeepSort算法优化跟踪性能，适用于海上监控等场景。 YOLOv5-deepsort舰船视觉检测和跟踪代码包括训练好的YOLOv5s-boat.pt模型，并附上了训练曲线图以及舰船检测数据集；代码已配置好，安装好环境后可以直接使用，可以保存目标运动的质心坐标并绘制出目标运动轨迹。
     
  • PyTorch框架下的分类网络
    优质
    本项目基于PyTorch框架构建高效稳定的图像分类模型，涵盖卷积神经网络设计、训练及优化，旨在提升大规模数据集上的分类准确率。 我创建了一个非常实用的PyTorch分类框架，并且在代码中添加了详细的注释。该框架包括我自己编写的数据增强功能以及评估指标。此外，我还集成了多种网络结构以供选择使用。这个框架对我来说十分便捷高效。
     
  • yolov5-with-deepsort
    优质
    YOLOv5-with-DeepSort是一款结合了先进目标检测模型YOLOv5和数据关联算法DeepSORT的技术方案，用于实现高效的实时目标跟踪系统。 yolov5-deepsort是一款结合了YOLOv5目标检测模型和DeepSORT跟踪算法的工具。它能够高效地进行视频中的对象追踪与识别，在多个应用场景中展现出强大的性能。
     
  • Yolov5-Deepsort-FastReID
    优质
    Yolov5-Deepsort-FastReID是一款结合了目标检测、跟踪与重识别技术的先进系统。利用YOLOv5进行实时目标检测，通过DeepSort实现精准跟踪，并借助FastReID完成跨帧身份确认，广泛应用于智能监控和自动驾驶领域。 reid模型是基于fast-reid框架训练的，并使用resnet101进行了蒸馏以生成resnet34模型。由于模型保存了全连接层（FC）和其他参数，因此文件大小较大。如果仅保留resnet34结构，则模型大小约为30多MB，在2070 GPU上可以实现实时效果。
     
  • Yolov5与Deepsort所需的模型
    优质
    简介：本文档提供了YOLOv5和DeepSort算法中所需的关键模型资源介绍，帮助读者了解并高效应用这些先进的目标检测及跟踪技术。 Yolov5+Deepsort所需模型方便国内开发者下载，包括ckpt.t7和yolov5l.pt两个主要文件。
     
  • 基于Yolov5的DeepSort实现（C++版）
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    本项目提供了一个使用C++编写的基于YOLOv5目标检测模型和DeepSORT跟踪算法的完整解决方案，适用于视频中的多对象追踪任务。 该实现为C++版本的基于Yolov5的DeepSort，在nx上已经完成，并且压缩包内包含了两个转换好的TensorRT模型以及配置好的YOLOv5转换过程文件，确保版本对应并且可以直接运行。
     
  • DeepSORT with PyTorch
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    本项目采用PyTorch实现深度学习目标跟踪算法DeepSORT，结合了卡尔曼滤波和关联策略优化，适用于视频中的多目标追踪。 DeepSORT是一种广泛使用的目标跟踪算法，它结合了深度学习与传统目标跟踪技术的优点。其核心理念在于将深度学习得到的目标检测结果与传统的追踪方法相结合，以实现对连续帧中目标的持续追踪。该算法主要由两部分组成：目标检测和目标跟踪。 在进行目标检测时，DeepSORT采用现有的先进算法如YOLO或Faster R-CNN等来识别图像中的对象。而对于目标跟踪过程，则利用卡尔曼滤波器预测每个先前已标记的目标的位置，并通过匈牙利算法将这些位置与当前帧中新的检测结果相匹配。 具体而言，在处理每一幅新输入的视频帧时，DeepSORT首先使用上述提到的目标检测技术来识别图像中的所有对象。接着，对于每一个已被追踪的对象，系统会运用卡尔曼滤波器预测其在该时刻的位置。随后，通过匈牙利算法将这些位置与新的检测结果进行匹配，并为每个已知跟踪目标分配一个新检测到的对应物。 如果某些未被先前标记的目标出现在当前帧中，则它们会被视为全新的追踪对象并启动相应的卡尔曼滤波器预测流程；而那些长时间内没有出现的新旧目标则会从系统中移除。