yolov5＋reid

Yolov5+Reid是一种结合了目标检测模型Yolov5和行人重识别模型Reid的方法。Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于检测图像或视频中的目标物体。而Reid是一种用于识别行人身份的算法，可以根据行人的外貌特征将其匹配到之前的记录中。

在使用Yolov5+Reid时，需要先进行训练和检测。首先，需要将"r50_ibn_2.pth"和"resnet50-19c8e357.pth"放在yolov5_reid/weights文件夹下，用于训练模型。然后，将"ReID_resnet50_ibn_a.pth"放在person_search/weights文件夹下，用于行人重识别。

在进行检测时，可以使用以下命令：python search.py --weights yolov5s.pt --source 0 --dist_thres 1.5。其中，--weights指定了Yolov5的权重文件，--source指定了输入的源，这里使用了0表示摄像头输入，--dist_thres指定了行人重识别时的距离阈值。

通过结合Yolov5和Reid，可以实现对图像或视频中的行人进行检测和重识别，以实现行人识别和追踪等应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5_reid【附代码，行人重识别，可做跨视频人员检测】](https://blog.csdn.net/z240626191s/article/details/129221510)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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