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多目标跟踪 C++ 实现支持deepsort 和 bytetrack
flyfish
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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
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);
可以进行各种跟踪模块测试
bytetrack论文
http://arxiv.org/abs/2110.06864
bytetrack代码
https://github.com/ifzhang/ByteTrack
deepsort v1.1
deepsort原论文地址
https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf
MOT using deepsort yolo5 with C++
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
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
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
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")
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";
3 主函数
选择打开视频文件或者视频流等
cv::VideoCapture capture("./1.mp4");
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
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