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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/yolov5deepsort/
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本课程《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》是关于利用YOLOv5目标检测技术和DeepSORT多目标跟踪方法进行视频分析的深度学习课程。 **核心内容：** * **目标检测与跟踪：** 课程结合了流行的YOLOv5目标检测器和DeepSORT多目标跟踪器，专注于视频中行人、车辆的多目标跟踪与计数。 * **跨平台实践：** 在Windows和Ubuntu系统上均有项目演示，确保学习者可以根据自己的环境进行实践。 * **原理深入讲解：** 详细解释了DeepSORT的核心原理，包括马氏距离、匈牙利算法和卡尔曼滤波器，并对SORT和DeepSORT的论文进行了深入解读。 * **代码实操解析：** 通过PyCharm进行的单步调试，对DeepSORT的代码进行了逐个文件、逐行代码的详细解析，帮助学习者理解和掌握代码实现。 * **数据集支持：** 提供标注好的DeepSORT代码和行人、车辆ReID数据集的下载链接（百度网盘和谷歌网盘）。 **课程结构：** 课程分为四个主要部分： 1. **基础篇：** 介绍多目标跟踪的任务、常用数据集和评估指标。 2. **实践篇：** 分步演示在Win10和Ubuntu系统上实现YOLOv5+DeepSORT的多目标跟踪和计数，重点讲解了ReID数据集的训练方法。 3. **原理篇：** 详细阐述马氏距离、匈牙利算法、卡尔曼滤波器的原理，并解读了SORT和DeepSORT论文。 4. **代码解析篇：** 使用PyCharm单步调试，逐文件讲解DeepSORT的源代码。 **配套资源：** 课程提供了清晰的代码注释和数据集下载，方便学习者进行复现和深入研究。 **系列课程：** 本课程属于作者YOLOv5系列课程的一部分，还包括其他关于YOLOv5目标检测的实战和原理讲解课程，鼓励学习者持续关注。
YOLOv5是目前流行的强悍的基于深度学习的目标检测技术。DeepSORT是流行的多目标跟踪方法。本课程使用YOLOv5和DeepSORT对视频中的行人、车辆做多目标跟踪和计数，开展YOLOv5目标检测器和DeepSORT多目标跟踪器方法强强联手的应用。课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示，对DeepSORT原理进行讲解，并对DeepSORT的代码做详细解读（使用PyCharm单步调试讲解）。课程内容分为：基础篇、实践篇、原理篇和代码解析篇。- 基础篇包括多目标跟踪的任务介绍、多目标跟踪的常用数据集和多目标跟踪的评估指标；- 实践篇中分别在Win10和Ubuntu系统上对YOLOv5+DeepSORT的多目标跟踪和计数具体的实践操作步骤进行演示，特别是讲解了对行人、车辆的ReID数据集上使用深度学习网络的训练方法；- 原理篇中详细讲解了马氏距离、匈牙利算法、卡尔曼滤波器的原理，并解读了SORT论文和DeepSORT论文；- 代码解析篇中使用PyCharm单步调试对DeepSORT的代码逐个文件进行讲解。本课程提供注释后的deepsort代码以及行人和车辆ReID数据集下载（百度网盘和谷歌网盘）。【相关课程】本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括：《YOLOv5目标检测实战：训练自己的数据集》《YOLOv5目标检测：原理与源码解析》《YOLOv5目标检测实战：Flask Web部署》《YOLOv5目标检测实战：TensorRT加速部署》《YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署》《YOLOv5实战口罩佩戴检测》《YOLOv5实战交通标志识别》《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》
