yolov5+deepsort+pytouch代码下载

抱歉，我无法提供代码下载服务。但是，你可以在GitHub上找到yolov5和deepsort的代码，并使用PyTorch框架进行实现。以下是它们的GitHub链接：

- YOLOv5: https://github.com/ultralytics/yolov5
- DeepSORT: https://github.com/nwojke/deep_sort

祝你好运！

相关问题

yolov5+deepsort行人跟踪环境配置

以下是 yolov5+deepsort 行人跟踪环境配置的步骤：

1. 安装 Anaconda，可以从官网下载安装包进行安装。

2. 创建一个 Anaconda 环境，可以使用以下命令：

   conda create --name <env_name> python=3.7

其中，`<env_name>` 是你要创建的环境名称。

3. 激活 Anaconda 环境，使用以下命令：

   conda activate <env_name>

4. 安装 PyTorch，可以根据自己的 CUDA 版本和 PyTorch 版本选择相应的安装方式。下面是一个例子：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<cuda_version> -c pytorch

其中，`<cuda_version>` 是你的 CUDA 版本。

5. 安装其它依赖库，可以使用以下命令：

   pip install opencv-python pillow numpy scipy matplotlib tqdm

6. 克隆 yolov5 代码库，可以使用以下命令：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

7. 下载 yolov5 模型文件，可以去 yolov5 代码库的 release 页面下载，也可以使用以下命令：

   python models/download.py --weights yolov5s.pt

8. 克隆 deepsort 代码库，可以使用以下命令：

   git clone https://github.com/nwojke/deep_sort.git

9. 下载 deepsort 模型文件，可以去 deepsort 代码库的 release 页面下载，也可以使用以下命令：

   wget https://github.com/nwojke/deep_sort/releases/download/20200604/deep_sort_model.tar.gz
   tar -xzvf deep_sort_model.tar.gz

10. 运行行人跟踪程序，可以使用以下命令：

   python demo.py --source <video_path> --weights yolov5s.pt --cfg deep_sort.yaml --img-size 640

其中，`<video_path>` 是要处理的视频文件路径。

github中yolov5+deepsort源码使用教程

Yolov5+DeepSort是一种目标检测和目标跟踪的算法组合，可以在视频中实现实时的多目标跟踪。在GitHub上，你可以找到相关的源码和使用教程。

以下是使用Yolov5+DeepSort源码的一般步骤：

1. 下载源码：首先，你需要在GitHub上找到Yolov5和DeepSort的源码仓库，并将其下载到本地。

2. 安装依赖：在运行源码之前，你需要安装相关的依赖库。通常，这些依赖库包括PyTorch、NumPy、OpenCV等。你可以根据源码仓库中的要求进行安装。

3. 准备数据集：为了训练和测试模型，你需要准备一个适当的数据集。这个数据集应该包含标注好的图像或视频，并且标注信息应该包括目标的类别和位置。

4. 训练模型：使用准备好的数据集，你可以开始训练Yolov5模型。根据源码仓库中的指导，你需要运行相应的训练脚本，并设置好相关的参数，如学习率、批大小等。训练过程可能需要一定的时间，具体取决于你的硬件配置和数据集的大小。

5. 测试模型：在训练完成后，你可以使用训练好的Yolov5模型进行目标检测。根据源码仓库中的指导，你需要运行相应的测试脚本，并提供待检测的图像或视频作为输入。测试过程将输出检测到的目标及其位置。

6. 应用DeepSort：一旦你完成了目标检测，你可以将DeepSort算法应用于检测到的目标，以实现目标跟踪。根据源码仓库中的指导，你需要运行相应的跟踪脚本，并提供目标检测的结果作为输入。跟踪过程将输出每个目标的唯一ID和轨迹信息。

以上是一般的使用教程概述，具体的步骤和细节可能因源码仓库的不同而有所差异。建议你在GitHub上找到对应的源码仓库，并参考其中的详细文档和示例代码来进行具体操作。