Deepsort+yolov5目标追踪复现

0. 运行环境和项目参考地址

项目地址：GitHub - dyh/unbox_yolov5_deepsort_counting: yolov5 deepsort 行人 车辆 跟踪 检测 计数

我按照github上的环境配置没有能运行成功，于是我尝试出在该环境下可以能运行成:

python=3.8

采用conda创建的虚拟环境，使用下面的命令创建虚拟环境

conda create -n torch1.10 python=3.8

然后激活虚拟环境，采用下面命令

conda activate torch1.10

点击官网Previous PyTorch Versions | PyTorch，找到torch1.10版本（只要cuda版本小于实际cuda版本就行，不要求）

或者直接用下面的命令安装torch

pip install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.0+cu111 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

 （注意：如果电脑使用了梯子等科学上网工具，导致上面的命令无法使用，一直报warning，是因为网络端口无法连接的问题，可以选择重启电脑，但是不要再开梯子就可以成功使用上面的命令了）

或者（建议使用上面的命令来安装torch）

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

然后安装相关依赖，使用下面的命令

pip install -r requirements.txt

如果出现报错，可以将第13行pkg-resources这个依赖给注释掉，不影响后面的训练和复现

#pkg-resources

操作完以上步骤，该项目的环境依赖正式完成。

1. 训练Deepsort模型

deepsort模型的原理可以参考这些博客文章：

DeepSORT算法代码解析(全)_deepsort代码解析-优快云博客