yolov5+deepsort中attempt_download函数有什么作用
时间: 2024-05-19 12:13:48 浏览: 14
yolov5 deepsort中的attempt_download函数是用于尝试下载模型文件的函数。在使用yolov5 deepsort时,如果没有指定模型文件路径,attempt_download函数将会尝试从预定义的URL下载模型文件。如果下载成功,则返回模型文件的路径;如果下载失败,则返回None。因此,attempt_download函数的作用是为确保yolov5 deepsort能够成功下载模型文件并加载模型。
相关问题
Yolov5+deepsort的代码
以下是使用YoloV5和DeepSort进行目标跟踪的代码示例:
```
import cv2
import torch
from deep_sort import build_tracker
from deep_sort.utils.parser import get_config
from yolov5.utils.datasets import LoadStreams, LoadImages
from yolov5.models.experimental import attempt_load
# 加载YoloV5模型
model = attempt_load(weights='yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# 加载DeepSort跟踪器配置
cfg = get_config()
cfg.merge_from_file('deep_sort/configs/deep_sort.yaml')
deepsort = build_tracker(cfg, use_cuda=False)
# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 运行YoloV5模型
results = model(frame)
# 解析检测结果
detections = []
for result in results.pred:
boxes = result[:, :4].cpu().numpy()
scores = result[:, 4].cpu().numpy()
labels = result[:, 5].cpu().numpy()
detections.extend(zip(boxes, scores, labels))
# 运行DeepSort跟踪器
outputs = deepsort.update(detections, frame)
# 可视化结果
for output in outputs:
bbox = output['bbox']
id = output['id']
cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, str(id), (int(bbox[0]), int(bbox[1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,您需要安装YoloV5和DeepSort库以使此代码正常运行。
基于yolov5+byte_track实现计数的代码
以下是基于 YOLOv5 和 ByteTrack 实现计数的代码示例:
```
import cv2
import torch
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression
from bytetrack.core.evaluator import create_evaluator
# 加载 YOLOv5 模型
model = attempt_load('models/yolov5s.pt', map_location='cpu')
model.eval()
# 创建 ByteTrack 模型评估器
evaluator = create_evaluator('bytetrack/configs/byte_track.yaml')
# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('path/to/video/file')
# 定义计数器
counter = 0
while True:
# 读取视频帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 使用 YOLOv5 模型检测目标
results = model(frame)
# 过滤掉低置信度的目标
results = non_max_suppression(results, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)
# 根据目标框位置,使用 ByteTrack 进行目标跟踪
tracked_results = evaluator.update(results, frame)
# 统计目标数量
num_targets = len(tracked_results)
# 在视频帧上绘制目标框和计数器
cv2.putText(frame, f'Targets: {num_targets}', (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
for result in tracked_results:
x1, y1, x2, y2, track_id = result
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, str(track_id), (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
# 显示视频帧
cv2.imshow('Frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 更新计数器
counter += num_targets
# 显示最终的计数结果
print(f'Total Targets: {counter}')
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先加载 YOLOv5 模型和 ByteTrack 模型评估器,然后打开视频文件并定义计数器。接着,我们开始读取视频帧,并使用 YOLOv5 模型检测目标。我们过滤掉低置信度的目标,并使用 ByteTrack 进行目标跟踪。然后,我们统计目标数量并在视频帧上绘制目标框和计数器。最终,我们更新计数器并在程序结束时显示最终的计数结果。
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