yolov3+deep_sort配置环境

本文档介绍了如何使用Anaconda创建Tensorflow1.4.0的虚拟环境,并详细说明了配置Deep_sort所需的依赖安装步骤,包括Anaconda常用命令、环境创建、Tensorflow-GPU、Keras等包的安装。

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前言

deep_sort目前大多是用Tensorflowv1写的,所以我们选择使用Anaconda来配置Tensorflow=1.4.0的虚拟环境。

配置

TensorFlow==1.4.0
Keras 2.0.8
python 3.6

1、Anaconda的常用命令
展示源

conda config --show-sources

2、删除源

conda config --remove channels

3、添加源,这里选择清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.</
以下是 yolov5+deepsort 行人跟踪环境配置的步骤: 1. 安装 Anaconda,可以从官网下载安装包进行安装。 2. 创建一个 Anaconda 环境,可以使用以下命令: ``` conda create --name <env_name> python=3.7 ``` 其中,`<env_name>` 是你要创建的环境名称。 3. 激活 Anaconda 环境,使用以下命令: ``` conda activate <env_name> ``` 4. 安装 PyTorch,可以根据自己的 CUDA 版本和 PyTorch 版本选择相应的安装方式。下面是一个例子: ``` conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<cuda_version> -c pytorch ``` 其中,`<cuda_version>` 是你的 CUDA 版本。 5. 安装其它依赖库,可以使用以下命令: ``` pip install opencv-python pillow numpy scipy matplotlib tqdm ``` 6. 克隆 yolov5 代码库,可以使用以下命令: ``` git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 7. 下载 yolov5 模型文件,可以去 yolov5 代码库的 release 页面下载,也可以使用以下命令: ``` python models/download.py --weights yolov5s.pt ``` 8. 克隆 deepsort 代码库,可以使用以下命令: ``` git clone https://github.com/nwojke/deep_sort.git ``` 9. 下载 deepsort 模型文件,可以去 deepsort 代码库的 release 页面下载,也可以使用以下命令: ``` wget https://github.com/nwojke/deep_sort/releases/download/20200604/deep_sort_model.tar.gz tar -xzvf deep_sort_model.tar.gz ``` 10. 运行行人跟踪程序,可以使用以下命令: ``` python demo.py --source <video_path> --weights yolov5s.pt --cfg deep_sort.yaml --img-size 640 ``` 其中,`<video_path>` 是要处理的视频文件路径。
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