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前言
我大概花了1小时就完成了第一次接触到检测自己输入的视频,并不是说自己的优秀,而是yolo的特点就是,易上手,难修改。 B站:https://www.bilibili.com/video/BV1A44y1v7ig/ github:https://github.com/Whiffe/yolov5-deepsort 码云:https://gitee.com/YFwinston/yolov5-deepsort 平台:https://cloud.videojj.com/home 一.简介YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示: 输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构;Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构;Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。DeepSort SORT算法的思路是将目标检测算法(如YOLO)得到的检测框与预测的跟踪框的iou(交并比)输入到匈牙利算法中进行线性分配来关联帧间 ID。而DeepSORT算法则是将目标的外观信息加入到帧间匹配的计算中,这样在目标被遮挡但后续再次出现的情况下,还能正确匹配这个ID,从而减少ID的切换,达到持续跟踪的目的。 二,平台与开发环境 2.1 平台平台还是选择:极链AI云平台 2.2 所需环境pytorch 1.6.0 python 3.6 cuda 10.2 进入平台的jupyter 进入 home 目录 cd home下载项目: git clone https://github.com/Whiffe/yolov5-deepsort.git如果github的网络不稳定,可以使用我同步在码云的代码 git clone https://gitee.com/YFwinston/yolov5-deepsort.git进入 yolov5-deepsort 中 cd yolov5-deepsort/安装所有所需要的环境 pip install -r requirements.txt在github中,我上传了一个test.mp4的视频,这个是用来做检测的视频,如果你想检测自己的,把这个视频替换了就行。 检测代码: python demoY.py看看检测结果: 注意,这里是demoY.py,用于在平台环境中的镜像中跑,如果你用的ubuntu实体电脑,就用命令:python demoX.py,这可以显示检测的中间过程。 |
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