怎么把自己的数据集变成deepsort需要的数据集

可以使用Python编写脚本来将自己的数据集转换为DeepSORT需要的格式。具体步骤包括：1.读取原始数据集；2.将数据集中的每个目标的位置、大小、类别等信息提取出来；3.将提取出来的信息按照DeepSORT需要的格式进行组织，包括每个目标的ID、帧数、位置、大小、类别等信息；4.将组织好的数据集保存为txt文件，以便DeepSORT使用。需要注意的是，DeepSORT对数据集的格式要求非常严格，需要按照官方文档的要求进行格式化。

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%"]
[ .reference_list ]