怎么把自己的数据集变成deepsort需要的数据集
时间: 2023-09-21 14:13:30 浏览: 52
DeepSORT是一个目标跟踪算法,它需要输入每个目标在每个时间步的位置信息。因此,将自己的数据集转换为DeepSORT所需的格式,需要将数据集中的目标位置信息提取出来并保存在一个文件中。
以下是将自己的数据集转换为DeepSORT所需的格式的步骤:
1. 确定数据集的存储结构。DeepSORT需要每个目标在每个时间步的位置信息,因此需要将数据集中的每个视频分割成多个时间步,并为每个时间步中的每个目标提取位置信息。
2. 提取每个目标在每个时间步的位置信息。可以使用目标检测算法(如YOLO、SSD等)来检测每个时间步中的目标,并记录它们的位置信息。
3. 将位置信息保存在一个文件中。DeepSORT需要一个文件来存储每个目标在每个时间步的位置信息。可以将这些位置信息保存为CSV文件或JSON文件等格式。
4. 格式化数据。DeepSORT需要输入格式化的数据,因此需要将保存位置信息的文件转换为DeepSORT所需的格式。具体来说,DeepSORT需要一个包含每个时间步中所有目标位置信息的列表。可以使用Python等编程语言来编写脚本,将保存位置信息的文件转换为DeepSORT所需的格式。
5. 加载数据。最后,可以使用DeepSORT代码中提供的数据加载器来加载格式化的数据,并将其用于目标跟踪任务。
需要注意的是,将数据集转换为DeepSORT所需的格式可能需要一些编程技能。如果您不熟悉编程,可以考虑寻求专业人员的帮助。
相关问题
deepsort训练自己数据集
要训练自己的数据集,可以按照以下步骤进行操作:
首先,需要准备一个自己的数据集。数据集应包含目标对象的视频或图像序列,并且需要标注每个目标对象的边界框位置。
接下来,需要使用deepsort项目中的cosine_metric_learning仓库来训练deepsort模型。该仓库提供了训练deepsort所需的代码和功能。
可以通过克隆或下载cosine_metric_learning仓库,并按照其中的说明和文档来设置和准备训练环境。
在准备好训练环境后,可以使用deepsort训练使用的数据集来训练模型。这可以通过运行相应的训练代码来实现。具体的步骤和参数设置可以参考cosine_metric_learning仓库的文档和说明。
训练完成后,可以导出预训练的pb模型,以便在后续的目标跟踪任务中使用。可以按照cosine_metric_learning仓库的说明导出模型。
总结来说,训练deepsort自己的数据集需要准备数据集、设置训练环境、运行训练代码并导出预训练模型。具体的步骤和细节可以参考cosine_metric_learning仓库中的文档和说明。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
deepsort自己的数据集
deepsort可以使用自己的数据集进行训练。在deepsort项目中,你可以使用cosine_metric_learning仓库训练deepsort模型。首先,你需要准备训练数据集,确保数据集包含目标对象的图像和相应的标注文件。然后,使用cosine_metric_learning仓库训练deepsort模型,具体的训练步骤可以参考该仓库的文档。训练过程完成后,你可以将训练得到的权重保存在deep/checkpoint中。接下来,你可以使用这些训练好的权重对新的视频进行目标检测和追踪,可以使用track.py脚本来测试结果,指定你的权重、视频和设备等参数。这样,你就可以使用自己的数据集进行deepsort目标跟踪了。有一个基于yolov5和deepsort的项目可以参考,你可以在该项目中找到更多详细的使用方法和示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用deepsort重新训练自己的多目标跟踪模型,以及Market1501和MARS数据集的介绍](https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/110121260)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Yolov5 + Deepsort 重新训练自己的数据(保姆级超详细)](https://blog.csdn.net/weixin_53711236/article/details/123762215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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