简单易上手YOLOV5-deepsort（Windows）

YOLOV5模型训练以及deepsort目标追踪的简单上手操作，并总结了常见问题

目录

文章目录

一、YOLOV5模型训练

1.下载源码文件

2.环境设置

3.准备工作

4.开始运行

 二、YOLOV5-deepsort的目标识别

 1.修改配置

 三、常见问题与解决

 四、如何修改撞线polygon（附加）

总结

一、YOLOV5模型训练

1.下载源码文件

Yolov5源码文件是开源的，点开官网https://github.com/ultralytics/yolov5，选择对应的版本，我这里选择5.0版本，为了和后期的deepsort算法版本对应，点击V5.0，跳转页面后然后点击code，再点击DownloadZIP下载下来代码，解压即可。注意（下载yolov5.pt可能需要单独下载，有时候没有）。

2.环境设置

首先需要新建环境，打开cmd，输入以下代码，我用的是已经装好的torch环境，其中xxxxxx为自己建立的conda环境的名字

conda create -n xxxxxx（环境名字） python=3.8

进入激活环境：

conda activate xxxxxx（环境名字）

然后输入cd＋文件夹命令，进入下载的yolov5目标文件夹，然后输入以下代码安装依赖包，并耐心等待。

pip install -r requirements.txt

3.准备工作

建立子文件夹如下：

其中images放.jpg文件，label放.txt文件，其中train为训练集，用来训练，val为验证集，即验证结果是否准确。

在data文件夹下,复制voc.yaml文件，改名为egg.yaml，因为我的训练集是关于鸡蛋的，添加以下代码

第一二行为训练集和测试集对应的文件路径，nc修改为类别数，names修改为具体哪几类。将models目录下的yolov5s.yaml复制，改名为yolov5s_egg.yaml,并将其中nc改为5