deep_sort_yolov3 多目标物体跟踪实验_deepsort训练多物体

参考：https://github.com/EYHN/deep_sort_yolov3/tree/eyhn

1、基本安装流程
把这个分支代码clone下来
去yolo官网下载weightshttps://pjreddie.com/darknet/yolo/ ，下载后放到代码的首目录下
然后需要把weights转化成keras格式 python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
再然后就可以python demo.py测试

2、需要的条件和遇到的问题
首先需要下载tensorflow-gpu 、keras版本
a、TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’

convert.py line 40
change
" output_stream = io.BytesIO() #io.StringIO() "
to
" output_stream = io.StringIO() "
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b、如果用tinyyolo weights可能会报错size错误，建议用其他yolo的权重
c、检测自己视频

修改demo.py中video_capture = cv2.VideoCapture(0)，将0替换成视频路径
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3、效果
直接是win10电脑跑的，显卡1660ti，fps大概13帧左右