YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲

计算机视觉多目标跟踪实战

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中文
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Data Science
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YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲
78
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6.5 hours
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Dec 2021
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What you will learn

掌握YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数方法

深入理解多目标跟踪原理

DeepSORT代码解读

Description

YOLOv5是目前流行的强悍的基于深度学习的目标检测技术。DeepSORT是流行的多目标跟踪方法。本课程使用YOLOv5和DeepSORT对视频中的行人、车辆做多目标跟踪和计数,开展YOLOv5目标检测器和DeepSORT多目标跟踪器方法强强联手的应用。

课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示,对DeepSORT原理进行讲解,并对DeepSORT的代码做详细解读(使用PyCharm单步调试讲解)。

课程内容分为:基础篇、实践篇、原理篇和代码解析篇。

- 基础篇包括多目标跟踪的任务介绍、多目标跟踪的常用数据集和多目标跟踪的评估指标;

- 实践篇中分别在Win10和Ubuntu系统上对YOLOv5+DeepSORT的多目标跟踪和计数具体的实践操作步骤进行演示,特别是讲解了对行人、车辆的ReID数据集上使用深度学习网络的训练方法;

- 原理篇中详细讲解了马氏距离、匈牙利算法、卡尔曼滤波器的原理,并解读了SORT论文和DeepSORT论文;

- 代码解析篇中使用PyCharm单步调试对DeepSORT的代码逐个文件进行讲解。

本课程提供注释后的deepsort代码以及行人和车辆ReID数据集下载(百度网盘和谷歌网盘)。


【相关课程】

本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:

《YOLOv5目标检测实战:训练自己的数据集》

《YOLOv5目标检测:原理与源码解析》

《YOLOv5目标检测实战:Flask Web部署》

《YOLOv5目标检测实战:TensorRT加速部署》

《YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署》

《YOLOv5实战口罩佩戴检测》

《YOLOv5实战交通标志识别》

《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》

《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》

Content

课程介绍

课程介绍

基础篇

多目标跟踪任务介绍
多目标跟踪数据集与评估指标

实践篇(windows系统)

安装软件环境
安装PyTorch
下载项目及安装
行人多目标跟踪与计数演示
训练行人ReID数据集
训练车辆ReID数据集
车辆多目标跟踪与计数演示

实践篇(ubuntu系统)

安装软件
下载项目及安装
行人多目标跟踪与计数演示
训练行人ReID数据集
训练车辆ReID数据集
车辆多目标跟踪与计数演示

原理篇

马氏距离
匈牙利算法
卡尔曼滤波器
SORT论文解读
DeepSORT论文解读1
DeepSORT论文解读2

代码解析篇

项目目录结构
DeepSORT流程图
detection.py代码解析
nn_matching代码解析
iou_matching.py代码解析
linear_assignment.py代码解析
preprocessing代码解析
kalman_filter.py代码解析
track.py代码解析
tracker.py代码解析
deep_sort.py代码解析
objdetector.py代码解析
objtracker.py代码解析
demo.py代码解析
行人和车辆计数代码解析

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7/12/2021
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9/2/2021
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