如何将faster rcnn训练出来的.pth权重用于deepsort的视频检测
时间: 2023-05-31 13:02:43 浏览: 80
要将faster rcnn训练出来的.pth权重用于deepsort的视频检测,需要进行以下步骤:
1. 确定faster rcnn的输出格式:在训练faster rcnn时,需要确定其输出格式,包括类别标签、置信度和边界框坐标等信息。
2. 将faster rcnn的.pth文件加载到deepsort中:使用Python代码将faster rcnn的.pth文件加载到deepsort中,以便deepsort可以使用faster rcnn的结果进行目标检测。
3. 对视频进行目标检测:使用deepsort对视频进行目标检测,获得目标的位置信息和ID等信息。
4. 将结果保存到视频中:将deepsort获得的目标位置信息和ID等信息保存到视频中,以便后续使用。
需要注意的是,在使用faster rcnn和deepsort进行视频检测时,需要对两个模型进行调参和优化,以获得更好的检测效果。同时,还需要选择合适的视频数据集进行训练和测试,以获得更准确的检测结果。
相关问题
如何将faster rcnn训练出来的.pth权重用于deepsort的检测
要将faster rcnn训练出来的.pth权重用于deepsort的检测,需要进行以下步骤:
1.将faster rcnn训练的模型导出为.pth权重文件。
2.使用Python深度学习框架(如PyTorch)加载.pth权重文件。
3.使用加载的模型对图像或视频帧进行检测,得到检测结果。
4.将检测结果转换为适合deepsort算法处理的格式。
5.使用deepsort算法对检测结果进行处理,得到跟踪结果。
以下是一个示例代码,演示如何将faster rcnn训练的模型用于deepsort的检测:
```python
import torch
import cv2
import numpy as np
from deep_sort import DeepSort
# 加载faster rcnn模型
model = torch.load('faster_rcnn.pth')
# 初始化deepsort算法
deepsort = DeepSort()
# 读取图像
image = cv2.imread('test.jpg')
# 使用faster rcnn模型对图像进行检测
detections = model.detect(image)
# 将检测结果转换为deepsort算法可处理的格式
tracks = []
for detection in detections:
bbox = detection['bbox']
confidence = detection['confidence']
feature = detection['feature']
track = [bbox[0], bbox[1], bbox[2]-bbox[0], bbox[3]-bbox[1], confidence, feature]
tracks.append(track)
# 使用deepsort算法对检测结果进行处理,得到跟踪结果
tracks = deepsort.update(np.array(tracks))
# 显示跟踪结果
for track in tracks:
bbox = track.to_tlbr()
cv2.rectangle(image, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, str(track.track_id), (int(bbox[0]), int(bbox[1])-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的示例代码中,我们首先加载了faster rcnn模型,然后使用该模型检测了一张图像,并将检测结果转换为deepsort算法可处理的格式。最后,我们使用deepsort算法对检测结果进行处理,并将跟踪结果显示在图像上。
将faster rcnn训练出来的.pth权重用于deepsort的视频检测的具体代码
以下是将Faster R-CNN训练出来的.pth权重用于DeepSORT的视频检测的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as T
from deep_sort.deep_sort import DeepSort
from deep_sort.utils.parser import get_config
from deep_sort.utils.draw import draw_boxes
from models.faster_rcnn import FasterRCNN
# 加载Faster R-CNN模型
model = FasterRCNN()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
model.eval()
# 加载DeepSORT配置文件
cfg = get_config()
# 加载DeepSORT模型
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)
# 定义图像变换
transform = T.Compose([T.ToTensor()])
# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 循环处理每一帧
while True:
# 读取一帧
ret, frame = cap.read()
# 如果读取失败,则结束循环
if not ret:
break
# 将帧转换为PyTorch张量
img = transform(frame).unsqueeze(0)
# 使用Faster R-CNN模型检测物体
outputs = model(img)
# 获取检测结果
boxes = outputs['boxes'][0].detach().numpy()
scores = outputs['scores'][0].detach().numpy()
labels = outputs['labels'][0].detach().numpy()
# 过滤掉置信度低的检测结果
mask = scores > 0.5
boxes = boxes[mask]
scores = scores[mask]
labels = labels[mask]
# 使用DeepSORT对检测结果进行跟踪
trackers = deepsort.update(boxes, scores, labels, frame)
# 绘制跟踪结果
draw_boxes(frame, trackers)
# 显示帧
cv2.imshow('frame', frame)
# 等待按下ESC键退出
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放视频
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
注意:以上代码中的`model.pth`和`video.mp4`需要根据实际情况进行替换。另外,由于DeepSORT使用了GPU加速,因此需要在支持CUDA的环境中运行。如果没有GPU,可以将`use_cuda=True`改为`use_cuda=False`,但是速度会比较慢。
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