People-Counting

【文件属性】：
文件名称：People-Counting
文件大小：86.86MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-29 03:18:13
Python 使用Yolov4 + DeepSort进行人群计数 该项目涉及使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 该代码是为跟踪人群中的人而定制的，但是可以针对其他对象类别进行修改。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 Deep SORT是一个对象跟踪模块。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT中，以创建一个高度精确的对象跟踪器。 关于对象的对象跟踪器的演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因为它可以为您配置CUDA工具包版本。 点子 （TensorFlow 2软件包要求pip版本> 19.0。） # TensorFlow CPU pip install -r requirements.txt # TensorFlow GPU p

【文件预览】：
People-Counting-main
----object_tracker.py(10KB)
----README.md(4KB)
----convert_trt.py(4KB)
----outputs()
--------output (14).avi(22.63MB)
----LICENSE(1KB)
----.gitattributes(66B)
----deep_sort()
--------kalman_filter.py(8KB)
--------nn_matching.py(6KB)
--------preprocessing.py(2KB)
--------track.py(5KB)
--------detection.py(2KB)
--------tracker.py(8KB)
--------__pycache__()
--------linear_assignment.py(8KB)
--------__init__.py(28B)
--------iou_matching.py(3KB)
----requirements.txt(98B)
----conda-cpu.yml(225B)
----tools()
--------freeze_model.py(8KB)
--------generate_detections.py(8KB)
--------__pycache__()
----convert_tflite.py(3KB)
----save_model.py(3KB)
----conda-gpu.yml(269B)
----core()
--------config.py(2KB)
--------dataset.py(14KB)
--------common.py(3KB)
--------utils.py(13KB)
--------__pycache__()
--------yolov4.py(16KB)
--------backbone.py(8KB)
----data()
--------dataset()
--------anchors()
--------video()
--------helpers()
--------classes()
----requirements-gpu.txt(102B)
----model_data()
--------mars-small128.pb(10.72MB)