Yolov5进阶之七目标追踪最新环境搭建(二)

前面已经介绍了deepsort最新环境搭建的过程，本节在使用github另外的源码建立目标追踪环境，本节提供了从Google Drive 下载的crowd_human.pt来作为识别的权重文件，同时实现用class 来限制识别的类别，实现某种类别的追踪。具体流程如下：
https://github.com/ynlx/Yolov5_DeepSort
这是gihub上另一个yolov5_DeepSort版本，是在mike版本上微调的版本，使用起来比较方便，tag 图标对应 3.0-5.0 版本，但注意最新版本执行时仍要翻墙。建立环境和requirements过程不在赘述，可以参考Yolov5进阶之七目标追踪最新环境搭建。使用Yolov5_DeepSort5.0版，yolov5 使用6.1.
如果提示No module named ‘yolov5.utils.downloads’ 就是yolov5版本太低，低版本yolov5 utils里没有 downloads 文件夹。
安装好后执行

python track.py --source 0

在下载完 pt 模型后会提示超时失败。
科学上网后，链接上pt文件后成功，测试分类追踪

python track.py --source 0 --yolo_model yolov5s.pt --classes 16 17

摄像头会捕捉 yolov5 中的16 17 类就是猫和狗，科学上网后成功。继续测试人群追踪

python track.py --source 0 --yolo_model yolov5/crowdhuman_yolov5m.pt --classes 0

这个crowdhuman_yolov5m.pt 是从 google drive上下载的，应该是yolo6.0以后版本的。下载地址为https://download.csdn.net/download/buaaweibin/85853856

所以要避免科学上网要使用ds3.0+ YOLO5.0 版本，权重文件需要yolo5.0环境自行学习。

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