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多目标跟踪 C++ 实现支持deepsort 和 bytetrack_c++实现多目标跟踪算法deepsort

c++实现多目标跟踪算法deepsort

多目标跟踪 C++ 实现支持deepsort 和 bytetrack

flyfish

前言

代码采用C++实现,目标检测支持YOLOv5 6.x,跟踪支持deepsort 和 bytetrack
检测模型可以直接从YOLOv5官网,导出onnx使用
特征提取可以自己训练,导出onnx使用,onnxruntime cpu 推理,方便使用.
特征支持自定义维度例如 128,256,512等

本文源码地址

https://github.com/shaoshengsong/DeepSORT
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deepsort v1.2

新增bytetrack跟踪

1 使用方法

主函数中

//test_deepsort(frame, results,mytracker);
test_bytetrack(frame, results,bytetracker);
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可以进行各种跟踪模块测试
bytetrack论文

http://arxiv.org/abs/2110.06864
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bytetrack代码

https://github.com/ifzhang/ByteTrack
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deepsort v1.1

deepsort原论文地址

https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf
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MOT using deepsort yolo5 with C++
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操作系统:Ubuntu 18.04

版本更新说明

去除了TensorFlow依赖
为了不依赖硬件GPU,无需cuda,cudnn,更容易编译,使用PC版本。
为了更方便编译,采用CMakeList.txt。

依赖的库

opencv,可以下载opencv-4.6编译安装
Eigen3安装

sudo apt-get install libeigen3-dev
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onnxruntime,可以直接解压使用,无需编译
目标检测模型下载地址

https://github.com/ultralytics/yolov5
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网盘中有已经导出完成的模型

文件下载

百度网盘
链接:https://pan.baidu.com/s/1igjNK2ty-H5AU_Ut08pkoA
提取码:0000
内容包括

cmake-3.21.4-linux-x86_64.tar.gz  
onnxruntime-linux-x64-1.12.1.tgz
coco_80_labels_list.txt           
opencv-4.6.0.zip
DeepSORT                          
yolov5s.onnx
feature.onnx                      
yolov5x.onnx
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使用方法

1 onnxruntime

设置自己的onnxruntime的解压目录

set(ONNXRUNTIME_DIR "/home/a/lib/onnxruntime-linux-x64-1.12.1")
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2 模型配置

以下三项根据自己的需要更改
文件tracker/deepsort/include/dataType.h

const int k_feature_dim=512;//feature dim
const std::string  k_feature_model_path ="./feature.onnx";
const std::string  k_detect_model_path ="./yolov5s.onnx";
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3 主函数

选择打开视频文件或者视频流等

cv::VideoCapture capture("./1.mp4");

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扩展方式

1 整体分为两部分,新增检测模块放置detector文件夹,新增跟踪模块放置tracker文件夹

多目标跟踪论文 Deep SORT 解读
多目标跟踪论文 Deep SORT 实现
多目标跟踪论文 Deep SORT 数据集说明
多目标跟踪论文 Deep SORT 特征提取CNN Architecture
多目标跟踪论文 Deep SORT 特征训练PyTorch实现
多目标跟踪论文 Deep SORT 特征训练TensorFlow实现
多目标跟踪论文 Deep SORT 评测指标
匈牙利算法
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