deepsort程序怎么开始运行
时间: 2023-09-04 17:16:10 浏览: 74
DeepSORT程序是一个基于Python的目标跟踪算法,你需要先安装Python环境和相应的依赖库,然后下载DeepSORT代码并解压缩。接下来按照以下步骤运行DeepSORT程序:
1. 打开终端或命令行窗口,进入DeepSORT代码所在的目录。
2. 运行以下命令安装依赖库:
```
pip install -r requirements.txt
```
3. 运行以下命令启动DeepSORT程序:
```
python deep_sort_app.py
```
4. 如果一切正常,程序会启动,等待输入视频流或图像序列。你可以按照程序提示输入相应的参数来指定输入数据。
注意:DeepSORT程序需要GPU支持,因此你需要在具备NVIDIA GPU的计算机上运行。
相关问题
当我的yolov5+deepsort程序和pyqt结合时,如何修改我本身的yolov5+deepsort程序,有具体的代码演示吗
我可以回答这个问题。您可以使用PyQt的QThread类来创建一个新的线程来运行您的yolov5 deepsort程序。这样可以避免程序在GUI线程中阻塞。以下是一个简单的示例代码:
```python
from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
class YoloThread(QThread):
detection_finished = pyqtSignal(list)
def __init__(self):
super().__init__()
def run(self):
# 在这里运行您的yolov5 deepsort程序
# 将结果发送到GUI线程
detections = your_yolo_deepsort_function()
self.detection_finished.emit(detections)
```
在您的GUI代码中,您可以连接信号和槽以接收来自YoloThread的结果:
```python
class MainWindow(QMainWindow):
def __init__(self):
super().__init__()
self.yolo_thread = YoloThread()
self.yolo_thread.detection_finished.connect(self.handle_detections)
def start_yolo(self):
self.yolo_thread.start()
def handle_detections(self, detections):
# 在这里处理检测结果
pass
```
当您调用start_yolo()方法时,YoloThread将在新线程中运行您的yolov5 deepsort程序,并在完成后发出detection_finished信号。您可以在handle_detections()方法中处理检测结果。
deepsort复现
复现deepsort的过程包括以下步骤:
1. 准备工作:你需要具备一些基本的编程知识,熟悉Python、TensorFlow和PyCharm编译器的使用。你还需要下载所需的资源。
2. 打开终端:在PyCharm中打开终端,并切换到deep_sort_app.py的路径下。
3. 理解参数:如果你需要查询deep_sort_app.py中函数的输入参数解释,可以运行以下命令:python deep_sort_app.py -h。这将显示所有可选参数的解释。
4. 运行程序:按照作者在readme文件中提供的代码示例运行程序。在终端中输入以下命令:
python deep_sort_app.py --sequence_dir=./MOT16/test/MOT16-06 --detection_file=./resources/detections/MOT16_POI_test/MOT16-06.npy --min_confidence=0.3 --nn_budget=100 --display=True
请注意,这里的参数仅供参考,你需要根据自己的实际情况进行相应的调整。
希望以上信息能够帮助你复现deepsort。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [deep_sort项目复现——新手](https://blog.csdn.net/Nie2014/article/details/106735595)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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