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