deepsort+yolov5目标跟踪算法部署

1.环境搭建

pytorch1.7+anaconda+python3.6+cuda+cudnn
（环境搭建在此不详写步骤）

2.代码下载链接：

https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch
REID: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch
yolov5: https://github.com/ultralytics/yolov5
REID模型与yolov5权重下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1IL-vQqWiGEAszvhGLnHCsQ
提取码：ib7l

3.源码编译

激活虚拟环境，进入源码根目录,安装所需依赖包：

conda activate xxx
cd Yolov5_DeepSort_Pytorch
pip install -r requirements.txt

将下载好的REID拷贝至目录：./Yolov5_DeepSort_Pytorch/deep_sort/deep目录下，进入到此目录，运行，安装所需环境：

cd ..
python setup.py develop

将REID模型:osnet_x1_0_imagenet.pth拷贝至./deep_sort/deep/checkpoint中
yolov5模型：yolov5s.pt(也可换成自己的yolov5模型)拷贝至./yolov5/weights中

4.测试

修改track.py中对应的参数，source为视频，yolo_model为yolov5训练的目标检测模型，deep_sort_model为REID模型。