yolov57.0 deepsort - CSDN文库

### 使用YOLOv5 7.0和DeepSort进行目标检测和跟踪 #### 下载并配置YOLOv5 为了使用YOLOv5进行目标检测，可以从官方GitHub仓库下载指定版本的代码。选择稳定版7.0以确保与其他库的良好兼容性[^1]。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` #### 安装DeepSort依赖项 DeepSort是一个强大的多对象跟踪算法，能够接收来自YOLOv5的目标边界框作为输入，并提供连续的对象ID分配功能。安装必要的Python包： ```bash git clone https://github.com/nwojke/deep_sort.git cd deep_sort pip install . ``` #### 集成YOLOv5与DeepSort 创建一个新的脚本来加载预训练模型并将两者结合起来工作。下面是一段简化后的Python代码示例，展示了如何将YOLOv5用于检测物体位置信息，并通过DeepSort来进行跨帧间的身份关联处理[^2]。 ```python from models.experimental import attempt_load import torch from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device from deep_sort.deep_sort import DeepSort device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) # 加载YOLOv5模型 deepsort = DeepSort('ckpt.t7') # 初始化DeepSort实例 def detect_and_track(frame): img = preprocess_frame_for_yolo(frame) pred = model(img)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5) bbox_xywh = [] confidences = [] if det is not None and len(det): for *xyxy, conf, cls in reversed(det[0]): xywh = (torch.tensor(xyxy).view(1, 4)).tolist()[0] bbox_xywh.append(xywh) confidences.append(conf.item()) outputs = deepsort.update(torch.Tensor(bbox_xywh), confidences, frame) draw_boxes_on_image(outputs, frame) return frame ``` 此代码片段假设已经定义好了`preprocess_frame_for_yolo()`函数来准备图像给YOLOv5以及`draw_boxes_on_image()`用来可视化最终的结果。 #### 训练自定义数据集（可选）如果打算针对特定场景优化性能，则可能需要基于自己的数据集重新训练YOLOv5模型。有关这方面的指导，请参阅项目中的`tutorials/train_custom_data`文档[^3]。

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