AI项目八:yolo5+Deepsort实现目标检测与跟踪(CPU版)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AI项目八:yolo5+Deepsort实现目标检测与跟踪(CPU版)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

若该文为原创文章,转载请注明原文出处。

一、DeepSORT简介

   DeepSORT 是一种计算机视觉跟踪算法,用于在为每个对象分配 ID 的同时跟踪对象。DeepSORT 是 SORT(简单在线实时跟踪)算法的扩展。DeepSORT 将深度学习引入到 SORT 算法中,通过添加外观描述符来减少身份切换,从而提高跟踪效率。

这是提供两个demo,一是跟踪计数人员;二是车辆计数跟踪;

二、环境搭建

本人没有GPU的电脑,所以修改一些参数在CPU上跑,只是为了学习验证。

1、创建虚拟环境

conda create -n yolov5_deepsort_env python==3.8

2、激活环境

 conda activate yolov5_deepsort_env

3、下载代码

链接:https://pan.baidu.com/s/1CSfqIrDh-r17wDvm_rOF-A?pwd=1234 
提取码:1234 

yolo目标追踪,AI计算机视觉,人工智能,目标检测,计算机视觉

4、安装yolov5

进入存放的路径,修改成自己的路径:

cd G:\enpei_Project_Code\02_deepsort\yolov5-deepsort

安装 

 pip install -r .\requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 安装成功:

yolo目标追踪,AI计算机视觉,人工智能,目标检测,计算机视觉

接下来验证

三、测试

执行

python .\count_car.py

结果报错了

yolo目标追踪,AI计算机视觉,人工智能,目标检测,计算机视觉

所以下面处理各种错误:

错误1:ImportError: cannot import name 'EasyDict' from 'easydict' (unknown location)

原因是easydict版本不对,需要指定版本。

处理:下载easydict,并重新安装;

下载地址:

https://files.pythonhosted.org/packages/4c/c5/5757886c4f538c1b3f95f6745499a24bffa389a805dee92d093e2d9ba7db/easydict-1.9.tar.gz

下载后解压,并安装,安装指令如下:

python setup.py install --user

yolo目标追踪,AI计算机视觉,人工智能,目标检测,计算机视觉

错误2:RuntimeError: "slow_conv2d_cpu" not implemented for 'Half'

原因:因为没有Cuda支持,无法使用半精度VAE模块进行推理

处理:找到文件下的half,全部修改成float

yolo目标追踪,AI计算机视觉,人工智能,目标检测,计算机视觉

错误3:AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

处理:

打开D:\Anaconda3\envs\yolov5-6.0\lib\site-packages\torch\nn\modules\upsampling.py(注意路径,为环境下)

修改代码

def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
    return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners)

# return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners,
#                      recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor)

yolo目标追踪,AI计算机视觉,人工智能,目标检测,计算机视觉

错误4:AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'.

原因:numpy版本不对,重新安装numpy

处理:

pip uninstall numpy

pip install numpy==1.20.3

yolo目标追踪,AI计算机视觉,人工智能,目标检测,计算机视觉

所有错误处理完后,在次运行

 python .\count_car.py

yolo目标追踪,AI计算机视觉,人工智能,目标检测,计算机视觉

代码比较易懂,值得学习,这里不过不解析代码。

如有侵权,或需要完整代码,请及时联系博主。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-731392.html

到了这里,关于AI项目八:yolo5+Deepsort实现目标检测与跟踪(CPU版)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 经典多目标跟踪算法DeepSORT的基本原理和实现

    点击蓝字 关注我们,让开发变得更有趣 作者| 杨亦诚 排版| 李擎 经典多目标跟踪算法DeepSORT的基本原理和实现 OpenVINO 目标检测 vs 目标跟踪 在开始介绍DeepSORT的原理之前呢,我们先来了解下目标检测,和目标跟踪之间的区别: · 目标检测:在目标检测任务中,我们需要利用A

    2024年02月03日
    浏览(30)
  • 【Keras+计算机视觉+Tensorflow】实现基于YOLO和Deep Sort的目标检测与跟踪实战(附源码和数据集)

    需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~         YOLO是端到端的物体检测深度卷积神经网络,YOLO可以一次性预测多个候选框,并直接在输出层回归物体位置区域和区域内物体所属类别,而Faster R-CNN仍然是采用R-CNN那种将物体位置区域框与物体分开训练的思想,

    2024年02月13日
    浏览(43)
  • MAC M2芯片执行yolov8 + deepsort 实现目标跟踪

    步骤过程尝试: 执行mot17 数据集 到coco格式 执行mps发现显存不够用 选择autodl 上的服务器进行训练 安装conda install git 然后重新进行 pycocotools.进行 step 2 安装docker 环境 添加官方秘钥 安装docker环境失败 也是可以运行的 不影响bytetrack训练 这个是使用best权重计算得到的 下面是使

    2024年02月10日
    浏览(31)
  • 目标检测与跟踪 (2)- YOLO V8配置与测试

    第一章 目标检测与跟踪 (1)- 机器人视觉与YOLO V8 目标检测与跟踪 (1)- 机器人视觉与YOLO V8_Techblog of HaoWANG的博客-CSDN博客 3D物体实时检测、三维目标识别、6D位姿估计一直是机器人视觉领域的核心研究课题,最新的研究成果也广泛应用于工业信息化领域的方方面面。通过众

    2024年02月14日
    浏览(22)
  • 基于YOLOv8与DeepSORT实现多目标跟踪——算法与源码解析

    \\\"目标跟踪 (Object Tracking)\\\"是机器视觉领域中的一个重要研究领域。根据跟踪的目标数量,可以将其分为两大类:单目标跟踪 (Single Object Tracking,简称 SOT) 和多目标跟踪 (Multi Object Tracking,简称 MOT)。 多目标跟踪往往面临一些挑战,例如需要同时跟踪多个目标、目标可能频繁遮挡

    2024年02月05日
    浏览(37)
  • 目标检测与跟踪 (1)- 机器人视觉与YOLO V8

    目录 1、研究背景 2. 算法原理及对比  2.1 点对特征(Point Pairs)  2.2 模板匹配  2.3 霍夫森林  2.4 深度学习  3、YOLO家族模型演变 4、YOLO V8         机器人视觉识别技术 是移动机器人平台十分关键的技术,代表着 机器人智能化、自动化及先进性的条件判定标准 。  如何在

    2024年02月14日
    浏览(33)
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-高密度交通场景下智能汽车多目标检测与跟踪算法

    目录 前言 高密度交通场景的多目标检测算法的难点 高密度交通场景的多目标跟踪算法的难点 /

    2024年02月11日
    浏览(34)
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于卷积神经网络的 车辆目标检测及跟踪方法研究(续)

    目录 基于JDE算法的实时多目标车辆跟踪方法 4.1引言 4.2 JDE多目标跟踪算法

    2024年02月09日
    浏览(30)
  • 目标检测与跟踪 (3)- TensorRT&YOLO V8性能优化与部署测试

    目标检测与跟踪 (1)- 机器人视觉与YOLO V8_Techblog of HaoWANG的博客-CSDN博客 目标检测与跟踪 (2)- YOLO V8配置与测试_Techblog of HaoWANG的博客-CSDN博客 目录 系列文章目录 前言 YOLO v8 TensorRT 一、TensorRT 1.1 原理 1.2 架构 1.3 功能 1.4 性能 1.5 GPU并行计算 二、安装配置 1.下载 2.安装 3. 测

    2024年02月14日
    浏览(43)
  • 基于yolo v5与Deep Sort进行车辆以及速度检测与目标跟踪实战

    项目实验结果展示: 基于yolo v5与Deep Sort进行车辆以及速度检测与目标跟踪实战——项目可以私聊 该项目可以作为毕业设计,以及企业级的项目开发,主要包含了车辆的目标检测、目标跟踪以及车辆的速度计算,同样可以进行二次开发。 这里附上主要的检测代码 项目需求+

    2024年02月14日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包