DeepSORT_YOLOv5_Pytorch - GitLite

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DeepSORT_YOLOv5_Pytorch

(★ 393)

DeepSORT + YOLOv5

파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

- deep_sort.yaml
- - __init__.py
  - evaluate.py
  - feature_extractor.py
  - model.py
  - original_model.py
  - test.py
  - train.jpg
  - train.py
- - __init__.py
  - detection.py
  - iou_matching.py
  - kalman_filter.py
  - linear_assignment.py
  - nn_matching.py
  - preprocessing.py
  - track.py
  - tracker.py
- __init__.py
- deep_sort.py
- README.md
- __init__.py
- asserts.py
- draw.py
- evaluation.py
- io.py
- json_logger.py
- log.py
- parser.py
- tools.py
- - get_coco2017.sh
  - get_voc.sh
- - __init__.py
  - common.py
  - experimental.py
  - export.py
  - yolo.py
  - yolov5l.yaml
  - yolov5m.yaml
  - yolov5s.yaml
  - yolov5x.yaml
- - __init__.py
  - activations.py
  - datasets.py
  - general.py
  - google_utils.py
  - torch_utils.py
- - .gitkeep
  - download_weights.sh
  - yolov5s.pt
- .dockerignore
- .gitattributes
- .gitignore
- detect.py
- Dockerfile
- hubconf.py
- LICENSE
- README.md
- requirements.txt
- test.py
- train.py
- tutorial.ipynb
.gitignore
main.py
README.md
requirements.txt

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/HowieMa/DeepSORT_YOLOv5_Pytorch

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd DeepSORT_YOLOv5_Pytorch

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. Docker

쉬움 추천

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.

docker build -f yolov5/Dockerfile -t deepsort-yolov5-pytorch .

Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.

docker run -p 8080:80 deepsort-yolov5-pytorch

빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.

✅ 터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

python main.py

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

// repository documentation

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# DeepSORT_YOLOv5_Pytorch

## Prepare 
1 Create a virtual environment with Python >=3.8  
~~~
conda create -n py38 python=3.8    
conda activate py38   
~~~

2 Install pytorch >= 1.6.0, torchvision >= 0.7.0.
~~~
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
~~~

3 Install all dependencies
~~~
pip install -r requirements.txt
~~~

4 Download the yolov5 weight. 
I already put the `yolov5s.pt` inside. If you need other models, 
please go to [official site of yolov5](https://github.com/ultralytics/yolov5). 
and place the downlaoded `.pt` file under `yolov5/weights/`.   
And I also aready downloaded the deepsort weights. 
You can also download it from [here](https://drive.google.com/drive/folders/1xhG0kRH1EX5B9_Iz8gQJb7UNnn_riXi6), 
and place `ckpt.t7` file under `deep_sort/deep/checkpoint/`

## Run
~~~
# on video file
python main.py --input_path [VIDEO_FILE_NAME]

# on webcam 
python main.py --cam 0 --display
~~~

## Reference
1) [Yolov5_DeepSort_Pytorch](https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch)   
2) [yolov5](https://github.com/ultralytics/yolov5)  
3) [deep_sort_pytorch](https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch)       
4) [deep_sort](https://github.com/nwojke/deep_sort)

Note: please follow the [LICENCE](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/LICENSE) of YOLOv5!