新建网站注意事项,广州推广网站,在线logo制作网站,电子商务推广方式有哪些网上有很多相关不错的操作demo#xff0c;但自己在训练过程仍然遇到不少疑惑。因此#xff0c;我这总结一下操作过程中所解决的问题。
1、deepsort的训练集是否必须基于逐帧视频#xff1f; 我经过尝试#xff0c;发现非连续性的图像仍可以作为训练集。一个实例#xff0…网上有很多相关不错的操作demo但自己在训练过程仍然遇到不少疑惑。因此我这总结一下操作过程中所解决的问题。
1、deepsort的训练集是否必须基于逐帧视频 我经过尝试发现非连续性的图像仍可以作为训练集。一个实例如指定某个人、某辆车等对应一个train\test文件夹即可。当然逐帧效果更佳。
2、yolo训练的类型不止一个该怎么办 按照问题1中每个类型都可以制作1个或多个实例如类型0表示自行车则可以有红色自行车、蓝色自行车等多个实例类别1表示xxx同理全部都集中存放于train\test即可。 3、deepsort训练完成后如何实现对自己视频中的目标进行跟踪 将track.py相关参数进行修改即可如下所示。注意若yolo存在识别多个类别则需要对应修改’–classes’中参数
if __name__ __main__:parser argparse.ArgumentParser()# 表示yolo训练得到的权重parser.add_argument(--yolo_weights, typestr, defaultyolov5/weights/best.pt, helpmodel.pt path)# 表示训练得到的权重parser.add_argument(--deep_sort_weights, typestr, defaultdeep_sort_pytorch/deep_sort/deep/checkpoint/ckpt.t7, helpckpt.t7 path)# 测试视频parser.add_argument(--source, typestr, defaultdata/test.mp4, helpsource)parser.add_argument(--output, typestr, defaultinference/output, helpoutput folder) # output folderparser.add_argument(--img-size, typeint, default640, helpinference size (pixels))parser.add_argument(--conf-thres, typefloat, default0.4, helpobject confidence threshold)parser.add_argument(--iou-thres, typefloat, default0.5, helpIOU threshold for NMS)parser.add_argument(--fourcc, typestr, defaultmp4v, helpoutput video codec (verify ffmpeg support))parser.add_argument(--device, default, helpcuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu)# True表示显示、保存、存储结果parser.add_argument(--show-vid, actionstore_true, defaultTrue,helpdisplay tracking video results)parser.add_argument(--save-vid, actionstore_true,defaultTrue, helpsave video tracking results)parser.add_argument(--save-txt, actionstore_true,defaultTrue, helpsave MOT compliant results to *.txt)# 表示跟踪所有类别yolo训练类型共200种parser.add_argument(--classes, nargs, defaultlist(range(200)), typeint, helpfilter by class)parser.add_argument(--agnostic-nms, actionstore_true, helpclass-agnostic NMS)parser.add_argument(--augment, actionstore_true, helpaugmented inference)parser.add_argument(--evaluate, actionstore_true, helpaugmented inference)parser.add_argument(--config_deepsort, typestr, defaultdeep_sort_pytorch/configs/deep_sort.yaml)args parser.parse_args()args.img_size check_img_size(args.img_size)with torch.no_grad():detect(args)
效果
