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基于Yolov5的DeepSort实现（C++版）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Yolov5-Deepsort-Inference: 使用YOLOv5和Deepsort的推断
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    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-DeepSort行人计数系统：利用Yolov5和DeepSort实现精准的行人统计...
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    本项目采用YOLOv5与DeepSort技术结合，构建高效准确的行人计数系统，适用于各类监控场景，提供实时、精确的人流数据分析。 使用yolov5与deepsort实现了行人计数功能，可以统计摄像头内出现过的总人数以及穿越自定义黄线的行人数。运行方法是执行 `python person_count.py` 命令。具体实现细节请参阅本人博客。
     
  • yolov5-with-deepsort
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    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
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    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。
     
  • 基于YOLOv5和DeepSort的ROS系统集成
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    本项目采用YOLOv5进行实时目标检测，并结合DeepSort算法优化跟踪性能，在ROS平台上实现高效、稳定的多目标追踪系统。 资源描述：该功能包集成了YOLOv5模型框架与Deepsort多目标跟踪算法，并将其封装到ROS系统中。相关知识包括YOLOv5的模型架构、Deepsort的目标追踪技术，以及如何在ROS环境中进行算法集成。 适合人群为需要机器人视觉识别任务的研究者或开发者；同时对其他希望基于ROS平台开展项目的人员同样适用。项目的核心价值在于实现了将目标检测与跟踪算法无缝嵌入到ROS系统中，从而满足了该平台上对于智能感知的需求。
     
  • 基于YOLOv5和DeepSort的目标识别与跟踪
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    本项目采用YOLOv5模型进行高效目标检测，并结合DeepSort算法实现精准跟踪，适用于视频监控、自动驾驶等领域。 该工程将yolov5与deepsort相结合，利用yolov5算法识别目标并进行唯一标记，适用于视频中的移动目标实时识别与追踪。项目使用opencv库的算法实现撞线检测和计数功能。用户可以根据实际需求修改代码以满足开发过程中的不同要求，并且无需下载额外资源包，直接在yolov5虚拟环境中运行即可。此方案非常实用便捷。
     
  • 基于YOLOv5-7.0和DeepSort的目标追踪算法
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    本研究采用YOLOv5-7.0进行高效目标检测，并结合DeepSort算法实现精准跟踪，适用于复杂场景下的实时监控与分析。 基于DeepSORT算法与YOLOv5 7.0版本的目标跟踪实现能够提供高效且准确的实时目标追踪能力。这种结合了目标检测与运动预测的方法利用了YOLOV5强大的图像识别功能，可以迅速从视频帧中提取出关键对象及其位置信息，并通过逐帧处理来持续更新这些数据。 DeepSORT作为SORT算法的一个改进版本，在此基础上引入了卡尔曼滤波器用于物体的轨迹预测及匈牙利匹配算法以实现新旧目标的有效配对。此外，它还集成了外观特征的信息，这使得在长时间遮挡的情况下依然能够保持稳定的跟踪效果，并且显著减少了错误的目标识别转换现象。 整个追踪流程中，首先利用YOLOV5进行初步的目标检测工作；随后借助DeepSORT来完成对于这些已知目标的持续追踪任务。
     
  • 基于TensorFlow 2的YOLOv5实现：YOLOv5-tf
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    YOLOv5-tf是基于TensorFlow 2框架构建的一个高性能目标检测项目，它是YOLOv5模型在TensorFlow平台上的移植版本。此项目旨在提供一个易于使用且高效的解决方案，适用于各种视觉任务和应用场景。 使用TensorFlow 2实现火车在config.py更改数据集路径和class_dict，在config.py选择版本可选。运行`python generate.py`为您的数据集生成锚点，并在config.py中调整锚点设置，然后通过执行`python train.py`进行训练测试。要开始，请确保数据集结构如下： ``` ├── Dataset folder │ ├── IMAGES │ │ ├── 1111.jpg │ │ ├── 2222.jpg │ ├── LABELS │ │ ├── 1111.xml │ │ ├── 2222.xml │ ├── train.txt │ └── test.txt ``` 注意，xml文件应为PascalVOC格式。`train.txt`包含不带扩展名的图像名称。推荐（适用于Docker用户）进行如下操作： ```docker pull docker run -it --rm -v $(pwd):/app/ ``` 请确保根据实际情况调整上述命令中的路径和参数。