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yolov11deepsort

时间: 2025-02-14 12:16:23 AIGC 浏览: 68

### 关于 YOLOv11 与 DeepSort 结合使用的说明目前公开资料主要集中在较早版本的YOLO系列模型上，例如YOLOv5。对于YOLOv11的信息非常有限，并未找到有关YOLOv11与DeepSort结合的具体教程或实现方法[^1]。通常情况下，在YOLO和DeepSort集成的过程中，核心思路保持一致： - **目标检测**：利用YOLO完成图像中的物体识别并输出边界框位置以及类别信息。 - **特征提取**：从检测到的对象中抽取用于区分个体的独特特征向量。 - **多目标追踪**：借助Kalman滤波预测轨迹，通过匈牙利算法匹配当前帧与历史记录中的对象实例。如果考虑基于现有框架移植至YOLOv11，则需关注该特定版本API的变化情况及其预处理、后处理流程调整之处。此外，还需验证新旧网络结构间是否存在兼容性问题。针对YOLOv5-DeepSort项目的具体编码实践可以作为参考模板来理解整体架构设计模式[^2]。 ```python from yolovX import attempt_load, non_max_suppression import torch class Detector: def __init__(self, weights_path): self.model = attempt_load(weights_path) @torch.no_grad() def detect(self, img): pred = self.model(img)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5) return det ```

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