Yolov5-DeepSort模型。

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简介：
YOLOv5-Deepsort 是一种先进的深度学习模型，它融合了 YOLOv5 的目标检测能力和 Deepsort 的实时跟踪算法。这种结合使得系统能够高效准确地识别图像中的物体，并持续追踪这些物体的运动轨迹。该技术在自动驾驶、机器人导航、视频监控等领域有着广泛的应用前景，因为它能够提供精确的物体识别和跟踪信息，为这些应用提供坚实的基础。此外，YOLOv5-Deepsort 展现出优异的性能表现，尤其是在处理复杂场景和快速运动目标方面。

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客服

Yolov5与Deepsort所需的模型

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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。

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。

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与DeepSORT教程.docx

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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。

YOLOv5模型

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简介：YOLOv5是一种先进的目标检测算法，它基于之前版本的成功经验进行了优化和改进，在速度与准确性之间取得了良好的平衡。 YOLOv5是一种流行的实时目标检测算法，以其高效性和准确性而著称。它采用了一种新颖的网络结构设计方法，能够快速地在图像中定位并识别出多种类型的物体。由于其开源特性以及良好的社区支持，使得研究人员和开发者可以轻松地对其进行定制化修改以适应不同的应用场景需求。

基于YOLOv5-Deepsort的行人检测与跟踪代码及预训练模型

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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。

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。

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模型.zip

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Yolov5模型.zip包含了一个先进的目标检测算法YOLOv5的源代码和预训练模型。此资源对于计算机视觉领域的研究者与开发者极具价值。可以下载训练好的YOLOv5模型来实现目标检测。相比YOLOv4，该模型在检测速度上更快且体积更小。