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。