yolov5如何与deepsort结合

1. 准备数据

首先，需要准备一个YOLOv5的模型，以及一个DeepSORT的模型。可以使用官方提供的预训练模型，也可以自己训练模型。

2. 检测和识别

使用YOLOv5模型进行目标检测和识别。可以使用官方提供的detect.py脚本，也可以编写自己的脚本。将检测到的目标的坐标、类别和置信度传递给下一步。

3. 建立轨迹

使用DeepSORT模型建立目标的轨迹。可以使用官方提供的deep_sort_app.py脚本，也可以编写自己的脚本。DeepSORT会将被检测到的目标进行跟踪，并且根据目标之间的距离、速度等特征进行分类，建立目标的轨迹。

4. 结合输出结果

将YOLOv5的输出结果和DeepSORT的输出结果结合起来，得到最终的输出结果。可以将YOLOv5的目标类别和DeepSORT的目标ID进行配对，从而获得每个目标的轨迹和特征信息。

5. 可视化结果

将最终的输出结果可视化，可以使用官方提供的demo.py脚本进行实现，也可以编写自己的脚本。将目标的轨迹、特征信息和可视化界面相结合，可以得到更直观的结果。