项目简介：

使用YOLOX+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个Detector类，更容易嵌入到自己的项目中。

代码地址（欢迎star）：

https://github.com/Sharpiless/yolox-deepsort/

最终效果：

运行demo：

python demo.py

下载预训练模型：

Model	size	mAPtest 0.5:0.95	Speed V100 (ms)	Params (M)	FLOPs (G)	weights
YOLOX-s	640	39.6	9.8	9.0	26.8	onedrive/github
YOLOX-m	640	46.4	12.3	25.3	73.8	onedrive/github
YOLOX-l	640	50.0	14.5	54.2	155.6	onedrive/github
YOLOX-x	640	51.2	17.3	99.1	281.9	onedrive/github
YOLOX-Darknet53	640	47.4	11.1	63.7	185.3	onedrive/github

下载 yolox_s.pth 放到 weights 文件夹下

下载 https://github.com/Sharpiless/Yolov5-Deepsort/blob/main/deep_sort/deep_sort/deep/checkpoint/ckpt.t7 放到 deep_sort/deep_sort/deep/checkpoint 文件夹下

训练自己的模型：

训练好后放到 weights 文件夹下

调用接口：

创建检测器：

from AIDetector_pytorch import Detector

det = Detector()

调用检测接口：

result = det.feedCap(im)

其中 im 为 BGR 图像

返回的 result 是字典，result['frame'] 返回可视化后的图像

联系作者：

B站：https://space.bilibili.com/470550823

CSDN：https://blog.csdn.net/weixin_44936889

AI Studio：https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/67156

Github：https://github.com/Sharpiless