環境搭建

基于YOLOv5 + Deepsort 的多車輛追蹤與測速

項目完整代碼放在文章末尾

#創建環境 conda create -n train python==3.8 #激活環境 conda activate train #torch下載 pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html #克隆 deepsort:https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch git clone --recurse-submodules https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_StrongSORT_OSNet.git #或者下載zip解壓到本地 #yolov5 https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0 #下載到deepsort目錄下的yolov5即可 #安裝依賴包 pip install -r requirements.txt

基于YOLOv5 + Deepsort 的多車輛追蹤與測速

解壓縮我的文件

在pycharm中將之前的環境導入

cd 到目錄 并pip install -r requirements.txt

相關權重已經放到文件中

直接運行python demo.py
項目目錄圖以及運行結果：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1GKKLwA6j-mQHFB0d21_bjRw 提取碼：nt96

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于YOLOv5 + Deepsort 的多车辆追踪与测速的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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