**深度排序YOLOv3实时多人追踪系统搭建指南**

深度排序YOLOv3实时多人追踪系统搭建指南

deep_sort_yolov3Real-time Multi-person tracker using YOLO v3 and deep_sort with tensorflow 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep_sort_yolov3

本指南旨在帮助开发者快速理解和使用由Qidian213维护的深度排序YOLOv3项目。此项目结合了YOLOv3目标检测器和Deep SORT对象跟踪算法，以实现基于TensorFlow的实时多目标追踪。

1. 目录结构及介绍

该项目采用清晰的目录结构来组织代码和资源：

• ./: 主目录。

  • model_data: 包含预训练模型和权重文件，如YOLOv3的.h5模型以及Deep_SORT所需的.pb模型文件。

  • output: 运行程序时生成的输出结果存放处，如追踪视频或图片序列。

  • tools: 工具脚本，用于辅助操作，可能包括数据处理或运行前的必要设置。

  • vedio: 示例视频文件，用于测试追踪功能。

  • yolo3: YOLOv3相关的Python脚本，包括检测逻辑。

  • LICENSE: 许可证文件，表明项目遵循GPL-3.0许可协议。

  • README.md: 项目简介和快速入门指南。

  • 其他核心脚本如**main.py**, **requirements.txt**等，分别用于主执行流程和列出项目依赖项。

2. 项目启动文件介绍

主要的启动文件是**main.py**。这个文件整合了整个追踪系统的运行逻辑，它首先加载YOLOv3模型进行对象检测，然后使用Deep_SORT算法对检测到的对象在视频帧之间进行持续追踪。用户可以通过编辑此文件或提供命令行参数来调整追踪的特定配置，比如输入视频路径、模型路径等。

3. 项目配置文件介绍

尽管项目没有明确指出一个单独的配置文件，但关键配置分散在几个地方：

• **main.py**中包含了运行时的动态配置，例如模型路径、视频源、是否显示追踪结果等，这可以视为一种运行配置。

• 环境配置通过**requirements.txt**间接指定，列出了运行项目所需的所有Python库及其版本，确保环境一致性。

• 对于Deep_SORT而言，虽然配置不作为独立文件存在，其重要的超参数（如距离度量方法、更新阈值等）通常嵌入在Python脚本中，尤其是深挖“deep_sort”模块中的相关配置。

要自定义Deep_SORT的行为，用户可能需要直接在涉及到该算法实现的代码中修改参数，而不是通过传统的配置文件方式。因此，理解并适当调整这些脚本内的默认设置至关重要。

安装与运行

在正式运行之前，确保安装所有必要的依赖项，可通过运行pip install -r requirements.txt命令完成。接着，调整好main.py中的输入参数，即可启动项目，体验实时的多目标追踪效果。

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以上就是关于深度排序YOLOv3项目的基本指导，希望您能够顺利地部署并应用这一强大的追踪系统。

deep_sort_yolov3Real-time Multi-person tracker using YOLO v3 and deep_sort with tensorflow 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep_sort_yolov3