YOLOv7-tracker 目标追踪 输入视频帧

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• [1 项目安装](#1 项目安装)
• • [1.1 环境搭建](#1.1 环境搭建)
  • [1.2 项目下载](#1.2 项目下载)
  • [1.3 权重下载](#1.3 权重下载)
  • [1.4 环境安装](#1.4 环境安装)
  • [1.5 上传待检测的视频帧](#1.5 上传待检测的视频帧)
• [2 视频帧检测与追踪](#2 视频帧检测与追踪)
• • [2.1 检测与追踪](#2.1 检测与追踪)
  • [2.3 结果](#2.3 结果)

参考项目：https://github.com/JackWoo0831/Yolov7-tracker/tree/master

github链接：https://github.com/Whiffe/Yolov7-tracker

码云链接：https://gitee.com/YFwinston/Yolov7-tracker

b站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Rh4y1K7zt/

1 项目安装

1.1 环境搭建

平台：AutoDL

选择镜像：

PyTorch 1.7.0 Python 3.8(ubuntu18.04) Cuda 11.0

1.2 项目下载

通过github下载

git clone https://github.com/Whiffe/Yolov7-tracker

或者通过码云下载（推荐）

git clone https://gitee.com/YFwinston/Yolov7-tracker

1.3 权重下载

下载权重，放在：Yolov7-tracker/weights中

权重下载：https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/88250387

1.4 环境安装

pip install -r requirements.txt 

pip install Cython

pip install cython_bbox

pip install motmetrics

1.5 上传待检测的视频帧

2 视频帧检测与追踪

2.1 检测与追踪

python tracker/track_demo.py --obj ./detect_frames/ --save_txt True

2.3 结果

结果有文本结果和图片结果：

文本结果如下：

Yolov7-tracker/demo_result/detect_frames/01

图片结果如下：

Yolov7-tracker/demo_result/result_images