Advertisement

Yolov5+Deepsort所需要的模型。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Yolov5+Deepsort所依赖的核心模型，现已为国内开发者提供便捷的下载途径，其中包含两个至关重要的文件：ckpt.t7以及yolov5l.pt。这些文件是构建和运行该系统的关键组成部分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • DeepSort 需要的文件 ckpt.t7
    优质
    本资源提供用于DeepSort目标跟踪算法的关键文件ckpt.t7，该模型文件是实现高效、准确的目标追踪功能的核心组件。 多目标追踪文件用于同时跟踪多个移动对象的技术研究与应用开发。这类系统在智能监控、自动驾驶等领域具有重要价值，能够提高安全性和效率。实现多目标追踪通常涉及复杂的算法设计及大量数据处理能力的考验。 重写后的内容： 多目标追踪技术主要用于同时监测和分析多个运动物体的行为，在安防监控以及无人驾驶汽车等行业中发挥着重要作用。这项技术可以显著提升系统的安全性与工作效率，并且需要依靠先进的算法模型和完善的数据处理机制来实现高效运作。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • FaceShifter所需的模型
    优质
    FaceShifter是一种先进的面部编辑技术，它依赖于特定的深度学习模型来实现高质量的面部属性编辑和迁移功能。 G_latest.pth 文件放在 ./saved_models/ 文件夹中，model_ir_se50.pth 放在 ./face_modules/ 文件夹中。
     
  • SUSTechPOINTS所需的模型
    优质
    SUSTechPOINTS所需的模型探讨了南方科技大学开发的一种创新积分系统所需的核心算法和数据模型，旨在促进校园内的积极行为和社区参与。 SUSTechPOINTS所需的模型已经准备好了。
     
  • rembg模型和u2net所需的基礎模型
    优质
    这段简介可以介绍这两个模型的基础架构和用途。参考如下： Rembg与U2NET均为图像处理领域中用于背景去除的强大工具，其中前者基于深度学习技术简化操作流程，后者则通过复杂的神经网络结构实现高精度的前景分割，两者皆需特定基础模型支持运行。 献给跟我一样没有外网的程序员，在Linux系统下模型存放目录为`~/.u2net`（在Windows系统下的模型目录是用户文件夹中的`.u2net`，例如：`C:\Users\用户名\.u2net`），这里的“用户名”需要替换成你的实际用户名。仅供参考。 另外，安装rembg时建议使用pip进行安装而不是从GitHub下载自己打包的版本。最近刚从一个坑里爬出来的一点心得是，在安装时最好指定镜像源来加速安装过程，例如可以使用：`pip install rembg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/`
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5-Deepsort的行人检测与跟踪代码及预训练模型
    优质
    本项目提供基于YOLOv5和DeepSort算法的行人检测与跟踪解决方案，包含详尽的代码实现及高效预训练模型，适用于多种监控场景。 该系统使用YOLOv5-DeepSort进行行人检测与跟踪，包含训练好的行人检测权重及各种训练曲线，目标类别为person。可以生成行人的运动轨迹，并基于PyTorch框架编写Python代码。参考结果可参见相关文献或博客文章以获取更多细节和示例。