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。

Yolov5 + Deepsort训练自己的数据集

训练自己的数据集需要以下步骤：

1. 数据收集：收集符合你需要的数据集，比如监控摄像头、交通路口等等。

2. 数据标注：对数据进行标注，标注包括对象检测和跟踪，一般使用 YOLO 标注工具或者 LabelImg 工具。

3. 数据预处理：对标注好的数据进行预处理，包括图片裁剪、大小调整、数据增强等等。

4. 模型选择：选择适合你数据集的模型，如 YOLOv5，DeepSORT 等等。

5. 模型训练：使用标注和预处理好的数据进行模型训练，可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架进行训练。

6. 模型评估：对训练好的模型进行评估，包括准确率、召回率等指标。

7. 模型优化：对模型进行优化，包括参数调整、模型结构优化等等。

8. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，使用 GPU 或者 CPU 进行推理，可以使用 TensorFlow Serving 或者 ONNX Runtime 等工具进行部署。