已训练好的yolov5目标跟踪 +deepsort

已训练好的YOLOv5目标跟踪算法结合DeepSORT（深度排序）算法，可以达到高效且准确的目标跟踪效果。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，能够实时检测并定位图像或视频中的多个目标。而DeepSORT是一种由深度学习和排序算法结合而成的目标跟踪算法，通过匹配检测到的目标和已有跟踪目标之间的特征相似度实现目标的持续跟踪。

YOLOv5目标检测算法能够提供较为准确的目标位置和类别信息，并输出候选框的特征向量。DeepSORT算法在这些特征向量的基础上，通过计算相似度来判断新检测到的目标是否与已有目标相匹配，从而实现目标的唯一跟踪。同时，在跟踪过程中，DeepSORT算法通过使用卡尔曼滤波器对目标运动进行预测，并进行轨迹的预测和修正，提高了目标跟踪的准确性和稳定性。

通过将YOLOv5与DeepSORT算法相结合，可以实现实时、高效、准确的目标跟踪。它可以应用于监控系统、交通管理、人群分析等领域，为安防工作和数据分析提供有力支持。此外，由于YOLOv5是一种轻量级的目标检测算法，结合DeepSORT后，能够在保证检测质量的同时，需要较低的计算资源，提高了实时性和效率。

总之，已训练好的YOLOv5目标跟踪DeepSORT算法具备高效准确的目标跟踪能力，是一种强大的视觉算法，为各种应用场景的目标跟踪需求提供了良好的解决方案。

相关问题

yolov5+deepsort 指定目标跟踪

Yolov5 DeepSort 是一种基于深度学习的目标跟踪算法，可以在实时视频中跟踪多个目标，包括行人、车辆等。指定目标跟踪可以通过指定目标的类别、大小、位置等信息来实现。

以下是使用 Yolov5 DeepSort 指定目标跟踪的步骤：

1. 训练模型：使用 Yolov5 进行目标检测并训练 DeepSort 模型进行目标跟踪。在训练模型时，需要将目标类别、大小、位置等信息标注到数据集中。

2. 检测目标：使用训练好的模型进行目标检测，得到视频中的目标位置、大小、类别等信息。

3. 指定目标：根据需要跟踪的目标类别、大小、位置等信息，从检测结果中筛选出需要跟踪的目标。

4. 目标跟踪：使用 DeepSort 模型对选定的目标进行跟踪，得到目标的轨迹信息。

5. 更新目标信息：根据目标的轨迹信息，对目标的位置、大小、速度等信息进行更新，以便后续跟踪。

需要注意的是，指定目标跟踪需要准确的目标信息和良好的模型训练效果，才能得到准确的跟踪结果。在实际应用中，还需要考虑目标遮挡、光照变化等因素对跟踪效果的影响。

yoloV5+deepsort

### 使用YOLOv5和DeepSort进行目标检测和跟踪

#### 准备工作
为了实现YOLOv5与DeepSort的目标检测和跟踪功能，需先安装必要的库并下载预训练模型。通常情况下，这些操作可以通过Python包管理工具pip完成。

对于环境配置而言，建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目依赖项。这有助于避免不同项目的库版本冲突问题[^1]。

conda create -n yolov5_deepsort python=3.8
conda activate yolov5_deepsort
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install opencv-learn filterpy

接着克隆官方GitHub仓库中的`yolov5`以及`deep_sort_pytorch`两个项目文件夹到本地计算机上：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
git checkout tags/v5.0  # 或者选择其他稳定版标签页
cd ..
git clone https://github.com/nwojke/deep_sort_pytorch.git

#### 配置参数设置
在实际应用过程中，可能需要调整一些超参数以适应特定场景下的性能需求。比如最大追踪时间、最小匹配距离阈值等都可以通过修改源码内的默认设定来进行优化[^2]。

#### 实现过程概述
当一切准备就绪之后，就可以编写一段简单的脚本来调用这两个框架的功能了。下面给出了一段基于PyTorch平台上的伪代码作为参考：

from deep_sort_pytorch.utils.parser import get_config
from deep_sort_pytorch.deep_sort import DeepSort
import cv2
import torch
from pathlib import Path
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device


def detect_and_track(video_path='data/video.mp4', output_dir='./output'):
    device = select_device('')  # 自动选择可用设备(CPU/GPU)

    model = attempt_load(weights='weights/best.pt').to(device).eval()  # 加载自定义权重或官方提供的预训练模型
    
    cfg = get_config()
    cfg.merge_from_file("configs/deep_sort.yaml")  # 导入配置文件路径
    deepsort = DeepSort(cfg.DEEPSORT.REID_CKPT,
                        max_dist=cfg.DEEPSORT.MAX_DIST,
                        min_confidence=cfg.DEEPSORT.MIN_CONFIDENCE,
                        nms_max_overlap=cfg.DEEPSORT.NMS_MAX_OVERLAP,
                        max_iou_distance=cfg.DEEPSORT.MAX_IOU_DISTANCE,
                        max_age=cfg.DEEPSORT.MAX_AGE,
                        n_init=cfg.DEEPSORT.N_INIT,
                        nn_budget=cfg.DEEPSORT.NN_BUDGET,
                        use_cuda=True)

    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    
    while True:
        ret_val ,img0 = cap.read()
        
        if not ret_val:
            break
        
        img = letterbox(img0)[0]

        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, HWC to CHW
        img = np.ascontiguousarray(img)

        img = torch.from_numpy(img).to(device)
        img = img.float() / 255.
        if img.ndimension() == 3:
            img = img.unsqueeze(0)

        pred = model(img)[0]
        det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)[0]

        if len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img0.shape).round()

            outputs = deepsort.update(det.cpu(), im0)

            for j, (output, _) in enumerate(zip(outputs, det)):
                bbox_xyxy = output[:4]
                id_num = int(output[-1])
                
                label = f'{id_num}'
                plot_one_box(bbox_xyxy, img0, label=label)


if __name__ == '__main__':
    video_input = 'path/to/input_video'
    save_output_to = './results/'
    Path(save_output_to).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    detect_and_track(video_input, save_output_to)

上述代码片段展示了如何加载YOLOv5用于物体识别，并借助DeepSort算法处理每一帧图像中被标记出来的边界框信息，从而达到持续监控多个移动对象的目的[^3]。