下面我们将通过DeepSort与YOLO的结合解决一般的目标追踪问题,虽然其结果可能会出现丢失或ID不唯一的问题,但是还是可以使用的。
首先我们下载相应的源码:
git clone --recurse-submodules github.com/ok-lgtm/Yolov5_DeepSort_Pytorch
之后下载YOLOv5相应的模型及DeepSort的模型resnet50_msmt17,密码是2162。其他模型可以访问官方提供的MODEL_ZOO进行下载。
一切准备就绪,就可以使用如下的命令进行运行:
$ python track.py --source highway-between-trees-506-hd-ready.mp4 --yolo_model yolov5/yolov5m.pt --deep_sort_model resnet50_msmt17.pth --img 1280 --save-vid --show-vid
实际上其参数是原有YOLOv5基础上进行增加的,如果之前看过我YOLOv5文章的朋友应该很熟悉。
这里我们对高速上的车辆进行检测与追踪。整个过程可以说非常简单。
如果喜欢这篇文章或对您有帮助，可以：[☕] 请我喝杯咖啡 | [💓] 小额赞助
