将faster rcnn训练出来的.pth权重用于deepsort的视频检测的具体代码

以下是将Faster R-CNN训练出来的.pth权重用于DeepSORT的视频检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as T
from deep_sort.deep_sort import DeepSort
from deep_sort.utils.parser import get_config
from deep_sort.utils.draw import draw_boxes
from models.faster_rcnn import FasterRCNN

# 加载Faster R-CNN模型
model = FasterRCNN()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()

# 加载DeepSORT配置文件
cfg = get_config()

# 加载DeepSORT模型
deepsort = DeepSort(cfg.DEEPSORT.REID_CKPT,
                    max_dist=cfg.DEEPSORT.MAX_DIST, min_confidence=cfg.DEEPSORT.MIN_CONFIDENCE,
                    nms_max_overlap=cfg.DEEPSORT.NMS_MAX_OVERLAP, max_iou_distance=cfg.DEEPSORT.MAX_IOU_DISTANCE,
                    max_age=cfg.DEEPSORT.MAX_AGE, n_init=cfg.DEEPSORT.N_INIT, nn_budget=cfg.DEEPSORT.NN_BUDGET,
                    use_cuda=True)

# 定义图像变换
transform = T.Compose([T.ToTensor()])

# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 循环处理每一帧
while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果读取失败，则结束循环
    if not ret:
        break

    # 将帧转换为PyTorch张量
    img = transform(frame).unsqueeze(0)

    # 使用Faster R-CNN模型检测物体
    outputs = model(img)

    # 获取检测结果
    boxes = outputs['boxes'][0].detach().numpy()
    scores = outputs['scores'][0].detach().numpy()
    labels = outputs['labels'][0].detach().numpy()

    # 过滤掉置信度低的检测结果
    mask = scores > 0.5
    boxes = boxes[mask]
    scores = scores[mask]
    labels = labels[mask]

    # 使用DeepSORT对检测结果进行跟踪
    trackers = deepsort.update(boxes, scores, labels, frame)

    # 绘制跟踪结果
    draw_boxes(frame, trackers)

    # 显示帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 等待按下ESC键退出
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放视频
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

注意：以上代码中的`model.pth`和`video.mp4`需要根据实际情况进行替换。另外，由于DeepSORT使用了GPU加速，因此需要在支持CUDA的环境中运行。如果没有GPU，可以将`use_cuda=True`改为`use_cuda=False`，但是速度会比较慢。