/yolox-deepsort

基于YoloX目标检测+DeepSort算法实现多目标追踪Baseline

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

项目简介：

使用YOLOX+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个Detector类，更容易嵌入到自己的项目中。

代码地址（欢迎star）：

https://github.com/Sharpiless/yolox-deepsort/

最终效果：

在这里插入图片描述

运行demo：

python demo.py

下载预训练模型：

Model size mAPtest
0.5:0.95		 Speed V100
(ms)		 Params
(M)		 FLOPs
(G)		 weights
YOLOX-s 640 39.6 9.8 9.0 26.8 onedrive/github
YOLOX-m 640 46.4 12.3 25.3 73.8 onedrive/github
YOLOX-l 640 50.0 14.5 54.2 155.6 onedrive/github
YOLOX-x 640 51.2 17.3 99.1 281.9 onedrive/github
YOLOX-Darknet53 640 47.4 11.1 63.7 185.3 onedrive/github

下载 yolox_s.pth 放到 weights 文件夹下

下载 https://github.com/Sharpiless/Yolov5-Deepsort/blob/main/deep_sort/deep_sort/deep/checkpoint/ckpt.t7 放到 deep_sort/deep_sort/deep/checkpoint 文件夹下

训练自己的模型：

训练好后放到 weights 文件夹下

调用接口：

创建检测器：

from AIDetector_pytorch import Detector

det = Detector()

调用检测接口：

result = det.feedCap(im)

其中 im 为 BGR 图像

返回的 result 是字典，result['frame'] 返回可视化后的图像

联系作者：

B站：https://space.bilibili.com/470550823

CSDN：https://blog.csdn.net/weixin_44936889

AI Studio：https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/67156

Github：https://github.com/Sharpiless