deepsort

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DEEPSORT

说明

原项目地址

此项目以学习Deepsort原理为主，在原项目的基础上进行小修改，编译出可供C++与python两个语言进行调用的库，方便工程的小伙伴直接使用

感谢原作者提供的代码！

demo 文件夹下提供了C++与Python两个版本的调用示例，C++使用的是pytorch的yolo3, python使用的是mxnet tracking 文件夹下为Deepsort源码

依赖

Ubuntu下以测试完成

1. opencv3 以及更高版本
2. CUDA [版本不同libtorch要更换对应版本]
3. libtorch 下载地址 V1.51 cuda10.1 下载完成后复制进thirdpart文件夹即可
4. pybind11 已被添加进thirdpart文件夹 无需安装

模型权重文件：

• YOLOv3 下载地址1
• YOLOv3 下载地址2 提取码: 9t4f
• Deepsort 提取码: 4sht

编译

1. 编译c++动态库

mkdir build
cd build
cmake ..
make -j2

2. 编译c++ demo

mkdir build
cd build
cmake -DBUILD_DEMO=ON ..
make -j2

运行c++ demo：

cd build/bin
./demo /path/to/xxx.mp4

注意： 运行demo请先修改demo/c++/main.cpp中的yolo、deepsort权重路径

2. 编译python库

mkdir build
cd build
cmake -DBUILD_PYTHON_PACKAGE=ON ..
make -j2

运行python demo

cd demo/python
python test.py

注意：

1. 运行demo/python/test.py需要将编译好的tracking.cpython-3xm-x86_64-linux-gnu.so复制到demo/python目录下，tracking.cpython-3xm-x86_64-linux-gnu.so一般位于build/tracking下, 并且注意.so的python版本与python版本对应，否则可能出现import error
2. 修改test.py中对应的参数 例如video_path width height， width heigth是ssd预处理图片缩放后的宽高大小
3. 需要安装opencv-python mxnet-cuxx(对应你的cuda版本 例如cu10.1--mxnet-cu101) numpy gluoncv

pip install mxnet-cuxx opencv-python numpy gluoncv