deepsort权重文件有哪些

DeepSORT（Deep Learning-based Object Tracking）是一种用于多目标跟踪的深度学习算法。在使用DeepSORT进行多目标跟踪时，需要使用预训练的权重文件。以下是DeepSORT常用的权重文件：

1. `mars-small128.pb`：这是一个使用MARS数据集进行训练的权重文件，包含128个特征向量。

2. `ckpt.t7`：这是一个PyTorch模型的权重文件，包含128个特征向量。

3. `model_data/mars-small128.ckpt.meta`：这是一个使用MARS数据集进行训练的TensorFlow模型的权重文件，包含128个特征向量。

4. `model_data/mars-small128.pb`：这是一个使用MARS数据集进行训练的TensorFlow模型的权重文件，包含128个特征向量。

5. `model_data/mars-small128.h5`：这是一个使用MARS数据集进行训练的Keras模型的权重文件，包含128个特征向量。

这些权重文件可以从DeepSORT的GitHub存储库中下载。

相关问题

deep sort权重下载

Deep SORT（Deep learning based SORT）是一种基于深度学习的多目标跟踪算法，该算法结合了卷积神经网络和传统的SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法。Deep SORT可以用于人类或车辆的多目标跟踪，因此在视频监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用。

Deep SORT权重是指Deep SORT算法在完成训练后生成的参数文件。这些参数文件包含了所有训练参数，可以在进行目标跟踪的时候直接调用并加以应用。因此，Deep SORT权重的下载对于需要使用Deep SORT进行目标跟踪的开发者来说非常重要。

Deep SORT权重可以在Github等开源平台上进行下载。由于Deep SORT是基于深度学习的算法，因此需要使用深度学习框架如Tensorflow或PyTorch进行运行。在下载Deep SORT权重之前，需要相应地配置深度学习框架以确保正确运行Deep SORT算法。

总之，Deep SORT权重的下载对于使用Deep SORT进行目标跟踪的开发者来说非常重要，可以通过开源平台进行下载，但前提是需要相应地配置深度学习框架。

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：

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。