windows下调试Yolov5-Deepsort-Fastreid_python yolov5 deepsort windows

一、yolo5-Deepsort-Fastreid 下载

地址：https://github.com/zengwb-lx/Yolov5-Deepsort-Fastreid

二、配置环境

1. Anaconda创建python=3.7的环境

conda create -n yolov5-deepsort-fastreid python=3.7
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2. cuda cudnn版本

cuda = 10.2
cudnn = 7.6.5
cudatoolkit =10.2.89

3. torch版本

# CUDA 10.2
pip install torch==1.10.1+cu102 torchvision==0.11.2+cu102 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  
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4. 安装apex

(1) 首先在github下载源码https://github.com/NVIDIA/apex 到本地文件夹（下载22.04.dev版本）

(2) 打开cmd命令窗口，切换到apex所在的文件夹
(3) 使用命令：python setup.py install 即可完成安装

5. 单独安装包

    faiss-cpu == 1.7.2
    sklearn == 0.0
   tabulate == 0.8.10
   yacs == 0.1.6
   easydict == 1.9
   pyyaml == 5.4.1
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6. 安装requirements.txt

已经安装了torch、torchvision，在requirements.txt中需要注释掉

三、测试使用

1. 下载模型和配置文件

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1bMG3qy7npecCh6AzNO-Zyw 提取码: hy1m
将其放在kd-r34-r101_ibn文件夹下

2. 制作行人底库

（1）先将截取的行人照片放入对应文件夹

（2）运行person_bank.py

3. 运行person_search_reid.py

四、报错及修改

1. 检测不到人物时，程序崩溃

person_search_reid.py修改

    def deep_sort(self):
        idx_frame = 0
        results = []
        for video_path, img, ori_img, vid_cap in self.dataset:
            idx_frame += 1
            # print('aaaaaaaa', video_path, img.shape, im0s.shape, vid_cap)
            t1 = time_synchronized()

            # yolo detection
            outputs = []
            bbox_xywh, cls_conf, cls_ids, xy = self.person_detect.detect(video_path, img, ori_img, vid_cap)
            # print(cls_conf)
            if len(bbox_xywh):
            # do tracking  # features:reid模型输出512dim特征
                outputs, features = self.deepsort.update(bbox_xywh, cls_conf, ori_img)
                # outputs= self.deepsort.update(bbox_xywh, cls_conf, ori_img)
                print(len(outputs), len(bbox_xywh), features.shape)

                person_cossim = cosine_similarity(features, self.query_feat)
                max_idx = np.argmax(person_cossim, axis=1)
                maximum = np.max(person_cossim, axis=1)
                max_idx[maximum < 0.6] = -1
                score = maximum
                reid_results = max_idx
                draw_person(ori_img, xy, reid_results, self.names)  # draw_person name
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2. ImportError: cannot import name ‘container_abcs’ from ‘torch._six’，ImportError: cannot import name ‘int_classes’ from ‘torch._six

解决方法：

原因是在1.8版本之后container_abcs就已经被移除了。所以导入方式不同会出现这样的错误：cannot import name ‘container_abcs’ from ‘torch._six’
因此使用不同版本的torch会出现不同问题。
1.8以下版本使用 from torch._six import container_abcs；
1.8以上版本使用import collections.abc as container_abcs

//由于目前安装的torch 版本为10.1，大于1.8。将from torch._six import container_abcs, string_classes, int_classes 替换如下即可

# from torch._six import container_abcs, string_classes, int_classes

import collections.abc as container_abcs
int_classes = int
string_classes = str

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