CrowdTracker-Pytorch(单摄像头)

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相关介绍

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环境要求

• python3
• opencv-python
• DCNv2
• 已运行的测试平台 → window10
• 已经配置好的conda环境(所需要的全部环境的整合) →OneDrive

调试运行

• git clone "https://github.com/ReverseSacle/CrowdTracker-Pytorch_Basic.git"
• 解压CrowdTracker-env环境到./Anaconda3/envs/目录下
• 使用编译器，例如Pycharm，调用此CrowdTracker-env环境，再在此根目录中创建一个models文件夹，将下面的模型权重压缩包解压到此文件夹中

提供的模型权重文件

• 下载： 由原作者提供 →OneDrive 默认需放置根目录的models文件夹下
• 额外缺少的文件： →OneDrive 放置在C:\Users\User name\.cache\torch\hub\checkpoints

基础套件

• PyQt5 → 界面窗口、按钮组、阈值选择、GPU选择、文件选择与进度条
• Pytorch → 深度学习追踪系统
• OpenCV → 视频和摄像头追踪，播放与暂停

更新日志

2021.11.29 添加新分支ByteTrack-Kernel，以ByteTrack核心替换了当前的追踪核心

2022.12.12 分别将ByteTrack追踪核心与FairMot追踪核心的代码进行了精简化，各将代码拆分成了界面、视频追踪、内置摄像头追踪与外置摄像头追踪。整合了LINK2001错误修复环境。