Intro本文是笔者对DeepSORT算法学习的阶段性总结，基于笔者接触到的所有开源学习资料，辅以个人理解进行重新编排而成，力求清晰，使非专业的读者也能迅速对该算法原理有较为透彻的理解，便于后续代码学习。笔者本人为非cs相关专业，论述不当之处欢迎指出。文中引用的博客均已在第0章中列出，在此致谢。如涉侵权敬请作者联系笔者删除。0、参考博客0.1整体算法博客1，MOT综述、算法流程，强烈推荐：https://zhuanlan.zhihu.com/p/97449724博客2，带使用的函数的算法流程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/80764724博客3，源码讲解：https

文章目录前言一、核心功能设计二、核心实现步骤1.yolov5实现目标检测2.deepsort实现目标跟踪3.slowfast动作识别三、核心代码解析1.参数2.主函数3.将结果保存成视频总结前言前段时间打算做一个目标行为检测的项目，翻阅了大量资料，也借鉴了不少项目，于是打算通过yolov5实现目标检测，deepsort实现目标跟踪以及slowfast实现动作识别，最终实现端到端的目标行为检测模型。一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持

文章目录前言一、核心功能设计二、核心实现步骤1.yolov5实现目标检测2.deepsort实现目标跟踪3.slowfast动作识别三、核心代码解析1.参数2.主函数3.将结果保存成视频总结前言前段时间打算做一个目标行为检测的项目，翻阅了大量资料，也借鉴了不少项目，于是打算通过yolov5实现目标检测，deepsort实现目标跟踪以及slowfast实现动作识别，最终实现端到端的目标行为检测模型。一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持

摘要：学习别人的开源项目是日常的一项必备技能，本文通过一个车辆跟踪（YOLOv5+DeepSort）的例子介绍如何配置和调试GitHub上的开源代码。以第一人称的视角给出本人调试代码的过程，包括项目readme的阅读、python环境配置、代码调试运行等，详细的过程已录制在视频中。完整的代码和配置文件可三连博主B站视频后获取。关注视频获取代码资料：https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1Y71w/（欢迎关注博主B站视频）前言        相传，当你找到一处好代码，雄心勃勃打算“学习”一下时，总会出现一些“灵异事件”，武力值低的人往往“出师未捷身先死”。别

摘要：学习别人的开源项目是日常的一项必备技能，本文通过一个车辆跟踪（YOLOv5+DeepSort）的例子介绍如何配置和调试GitHub上的开源代码。以第一人称的视角给出本人调试代码的过程，包括项目readme的阅读、python环境配置、代码调试运行等，详细的过程已录制在视频中。完整的代码和配置文件可三连博主B站视频后获取。关注视频获取代码资料：https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1Y71w/（欢迎关注博主B站视频）前言        相传，当你找到一处好代码，雄心勃勃打算“学习”一下时，总会出现一些“灵异事件”，武力值低的人往往“出师未捷身先死”。别