yolov5+deepsort训练自己数据集

训练自己的数据集需要以下步骤： 1. 数据收集：收集符合你需要的数据集，比如监控摄像头、交通路口等等。 2. 数据标注：对数据进行标注，标注包括对象检测和跟踪，一般使用 YOLO 标注工具或者 LabelImg 工具。 3. 数据预处理：对标注好的数据进行预处理，包括图片裁剪、大小调整、数据增强等等。 4. 模型选择：选择适合你数据集的模型，如 YOLOv5，DeepSORT 等等。 5. 模型训练：使用标注和预处理好的数据进行模型训练，可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架进行训练。 6. 模型评估：对训练好的模型进行评估，包括准确率、召回率等指标。 7. 模型优化：对模型进行优化，包括参数调整、模型结构优化等等。 8. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，使用 GPU 或者 CPU 进行推理，可以使用 TensorFlow Serving 或者 ONNX Runtime 等工具进行部署。

### 使用YOLOv5与DeepSORT实现目标跟踪复现教程 #### 准备工作 为了能够顺利地使用YOLOv5和DeepSORT进行目标跟踪，首先需要准备环境并安装必要的依赖库。这可以通过克隆指定的GitHub仓库来完成。 ```bash git clone --recurse-submodules https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch.git cd Yolov5_DeepSort_Pytorch pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会下载包含YOLOv5以及集成好的DeepSORT算法在内的整个项目文件夹，并安装所需的Python包[^3]。 #### 数据集准备 接下来要准备好待处理的数据集。通常情况下，数据集应该是一系列图像帧或者是视频文件的形式。对于视频输入而言，可以将其路径作为后续脚本中的参数传递给程序。 #### 配置模型权重 确保拥有预训练过的YOLOv5权重文件（`.pt`），该文件可以在官方资源页面获取或是自行训练得到。将此权重文件放置于合适的位置以便加载到代码中去。 #### 编写执行脚本 创建一个新的Python脚本来调用YOLOv5来进行物体检测，并利用DeepSORT做进一步的目标关联与轨迹估计： ```python from yolov5.models.experimental import attempt_load from deep_sort.utils.parser import get_config from deep_sort.deep_sort import DeepSort import torch import cv2 import numpy as np def detect_and_track(video_path, output_video=None): # 加载YOLOv5模型 yolo_model = attempt_load('weights/yolov5s.pt', map_location='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 初始化DeepSort对象 cfg = get_config() cfg.merge_from_file("deep_sort/configs/deep_sort.yaml") deepsort = DeepSort(cfg.DEEPSORT.REID_CKPT) cap = cv2.VideoCapture(video_path) frame_width = int(cap.get(3)) frame_height = int(cap.get(4)) out = None if output_video is not None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, 20.0, (frame_width, frame_height)) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break detections = [] # 进行情人节预测... with torch.no_grad(): img = letterbox(frame)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy() img = torch.from_numpy(img).to(yolo_model.device) img = img.float() / 255.0 pred = yolo_model(img.unsqueeze(0))[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)[0] for *xyxy, conf, cls in reversed(det): xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4))).view(-1).tolist() conf = conf.item() cls = cls.item() bbox = (*xywh, conf, cls) detections.append(bbox) outputs = deepsort.update(np.array(detections), frame) for track_id, x1, y1, x2, y2 in outputs: label = f'{int(track_id)}' plot_one_box([x1, y1, x2, y2], frame, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=2) if out is not None: out.write(frame) cv2.imshow("Tracking", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break cap.release() if out is not None: out.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': video_input = "input.mp4" video_output = "output.avi" detect_and_track(video_input, video_output) ``` 这段代码展示了如何结合YOLOv5和DeepSORT来做实时的目标检测与跟踪操作。注意这里省略了一些辅助函数定义比如`letterbox`, `non_max_suppresion`, `plot_one_box`等，在实际应用时可以从源码里找到这些功能的具体实现方式。 #### 测试验证 最后一步就是测试编写的程序能否正常运作了。提供一段含有移动物体的视频片段作为输入，观察输出结果是否符合预期——即能够在画面中标记出各个被追踪的对象及其对应的编号。