deep_sort_yolov3 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

deep_sort_yolov3/
├── demo.py
├── convert.py
├── yolo.py
├── deep_sort.py
├── model_data/
│   ├── yolo.h5
│   ├── mars-small128.pb
│   └── coco.names
├── utils/
│   ├── generate_detections.py
│   ├── nn_matching.py
│   ├── preprocessing.py
│   ├── visualization.py
│   └── ...
├── README.md
└── requirements.txt

• demo.py: 项目的主启动文件，用于运行目标跟踪。
• convert.py: 用于将Darknet YOLO模型转换为Keras模型。
• yolo.py: 包含YOLO模型的实现。
• deep_sort.py: 包含Deep SORT算法的实现。
• model_data/: 存放预训练模型和配置文件。
  • yolo.h5: YOLO模型的Keras权重文件。
  • mars-small128.pb: Deep SORT所需的特征生成模型。
  • coco.names: COCO数据集的类别名称。
• utils/: 包含各种辅助函数和工具。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

demo.py

demo.py 是项目的主启动文件，用于运行目标跟踪。可以通过命令行参数指定输入源（视频文件或摄像头）。

python demo.py --input=video.mp4
python demo.py --input=camera

• --input: 指定输入源，可以是视频文件路径或camera。

3. 项目的配置文件介绍

model_data/

model_data/ 目录下包含项目的配置文件和预训练模型。

• yolo.h5: YOLO模型的Keras权重文件。
• mars-small128.pb: Deep SORT所需的特征生成模型。
• coco.names: COCO数据集的类别名称。

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python库。可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

这些依赖包括NumPy、OpenCV、TensorFlow等。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 deep_sort_yolov3 项目。希望这份教程对您有所帮助！