yolov5目标追踪

在目标追踪中，本项目使用了OpenCV的DNN模块对YOLOv5进行部署，并结合卡尔曼滤波算法对检测到的目标进行跟踪和预测。 YOLOv5是一个用于目标检测的深度学习模型，通过将视频序列中的目标从背景中提取出来，为后续的跟踪任务提供了有力支持。 Tracker类负责调用卡尔曼滤波器来预测track的新状态，并进行匹配工作。在初始化第一帧时，Tracker会调用update或predict来更新和预测每个track的状态。

对于目标追踪中的YOLOv5模型的训练权重的问题，可以参考相关的博客或教程进行详细介绍。自己从头训练一个检测模型可以提高检测的精度，进而对后续的跟踪任务有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用yolov5,dnn和卡尔曼滤波（kalman）进行目标跟踪和预测](https://download.csdn.net/download/weixin_41868104/84979158)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [YOLOv5+DeepSort多目标跟踪教程](https://blog.csdn.net/weixin_39357271/article/details/124760640)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [基于yolov5的deepsort目标追踪--deepsort源码讲解](https://blog.csdn.net/qq_45711021/article/details/131261380)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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