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一、DeepSORT简介

   DeepSORT 是一种计算机视觉跟踪算法，用于在为每个对象分配 ID 的同时跟踪对象。DeepSORT 是 SORT（简单在线实时跟踪）算法的扩展。DeepSORT 将深度学习引入到 SORT 算法中，通过添加外观描述符来减少身份切换，从而提高跟踪效率。

这是提供两个demo，一是跟踪计数人员；二是车辆计数跟踪；

二、环境搭建

本人没有GPU的电脑，所以修改一些参数在CPU上跑，只是为了学习验证。

1、创建虚拟环境

conda create -n yolov5_deepsort_env python==3.8

2、激活环境

 conda activate yolov5_deepsort_env

3、下载代码

链接：https://pan.baidu.com/s/1CSfqIrDh-r17wDvm_rOF-A?pwd=1234 
提取码：1234 

4、安装yolov5

进入存放的路径，修改成自己的路径：

cd G:\enpei_Project_Code\02_deepsort\yolov5-deepsort

安装 

 pip install -r .\requirements.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

 安装成功：

接下来验证

三、测试

执行

python .\count_car.py

结果报错了

所以下面处理各种错误：

错误1：ImportError: cannot import name 'EasyDict' from 'easydict' (unknown location)

原因是easydict版本不对，需要指定版本。

处理：下载easydict，并重新安装；

下载地址：

https://files.pythonhosted.org/packages/4c/c5/5757886c4f538c1b3f95f6745499a24bffa389a805dee92d093e2d9ba7db/easydict-1.9.tar.gz

下载后解压，并安装，安装指令如下：

python setup.py install --user

错误2：RuntimeError: "slow_conv2d_cpu" not implemented for 'Half'

原因：因为没有Cuda支持，无法使用半精度VAE模块进行推理

处理：找到文件下的half，全部修改成float

错误3：AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

处理：

打开D:\Anaconda3\envs\yolov5-6.0\lib\site-packages\torch\nn\modules\upsampling.py（注意路径，为环境下）

修改代码

def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
    return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners)

# return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners,
#                      recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor)

错误4：AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'.

原因：numpy版本不对，重新安装numpy

处理：

pip uninstall numpy

pip install numpy==1.20.3

所有错误处理完后，在次运行

 python .\count_car.py

代码比较易懂，值得学习，这里不过不解析代码。

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