yolo_tracking复现
时间: 2023-11-12 09:09:29 浏览: 67
yolo_tracking是基于YOLOv4的目标跟踪算法,需要先完成YOLOv4的训练和推理。具体步骤如下:
1. 下载YOLOv4的代码和预训练权重
```
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights
```
2. 修改darknet/cfg/yolov4.cfg文件,将最后一层的classes和filters修改为目标类别数和anchors数
3. 编译darknet
```
make
```
4. 进行训练
```
./darknet detector train <path to .data file> <path to .cfg file> <path to pre-trained weights>
```
5. 进行推理
```
./darknet detector test <path to .data file> <path to .cfg file> <path to trained weights> <path to image file>
```
6. 在YOLOv4的基础上实现目标跟踪,可以使用deep_sort或者SORT算法进行跟踪。
相关问题
yolo_tracking测试视频时有目标框,连接海康监控实时测试时出不来目标框
理解了,你在使用yolo_tracking进行测试时,在测试视频中能看到目标框,但连接到海康监控实时测试时却无法显示目标框。这可能是由于以下几个原因导致的:
1. 监控设备兼容性问题:确保你使用的海康监控设备与yolo_tracking兼容。有些监控设备可能不支持特定的视频流格式或协议,导致无法正确显示目标框。
2. 流媒体配置问题:检查一下你的流媒体配置是否正确。确保你已经正确设置了流媒体服务器的IP地址、端口号和流媒体协议。
3. 流媒体权限问题:确保你在连接到海康监控实时测试时具有足够的权限来访问视频流和显示目标框。有时候,需要特定的账户或权限来实现这个功能。
4. 软件版本问题:检查一下你所使用的yolo_tracking和海康监控软件的版本是否兼容。有时候,软件更新可能会导致功能不一致或兼容性问题。
如果你已经排除了以上可能的问题,但仍然无法解决,我建议你联系yolo_tracking和海康监控的技术支持团队,他们将能够提供更具体的帮助和指导。
from yad2k.models.keras_yolo import yolo_head, yolo_boxes_to_corners, preprocess_true_boxes, yolo_loss, yolo_body
这是一个导入语句,使用了yad2k库中的yolo_head、yolo_boxes_to_corners、preprocess_true_boxes、yolo_loss、yolo_body模块。这些模块主要用于实现基于Keras的YOLO算法,包括模型构建、真实框处理、损失函数计算等功能。其中,yolo_head和yolo_boxes_to_corners主要用于在检测时将YOLO模型输出的特征图转化为边框坐标,preprocess_true_boxes用于将真实框转化为网络输出的目标格式,yolo_loss用于计算模型的损失函数,yolo_body用于搭建YOLO模型的主体结构。通过这些模块的组合,可以方便地搭建一个基于Keras的YOLO目标检测模型。