yolov3 deep sort配置環境

deep_sort目前大多是用tensorflowv1寫的，所以我們選擇使用anaconda來配置tensorflow=1.4.0的虛擬環境。

tensorflow==1.4.0

keras 2.0.8

python 3.6

展示源

conda config -

-show-sources

conda config -

-remove channels

-set show_channel_urls yes4、建立虛擬環境並啟用

conda create  -n yolo3-gpu-tensorflow1.4.0  python=3.6

conda activate yolo3-gpu-tensorflow1.4.0

pip install tensorflow-gpu==1.4.0  -i

conda install cudatoolkit=8

conda install cudnn=6

（1.1）安裝opencv： conda install opencv

（1.2）安裝mingw libpython： conda install mingw libpython

（1.3）安裝theano： conda install theano

（1.4）安裝tensorflow-gpu： conda install tensorflow-gpu

（1.5）安裝sklearn： conda install scikit-learn

（1.6）安裝matplotlib： conda install matplotlib

（1.7）安裝keras： conda install keras

注：使用pip安裝指定國內源是比較好的一種方式

windows 10 yolo v3 deep_sort多目標跟蹤實驗環境搭建成功手記

yolo實踐應用之搭建開發環境（windows系統、python 3.8、tensorflow2.3版本）

基於YOLOv3和deep sort的多目標跟蹤

在windows下用python實現的mot，參考的這個github yolov3用於檢測，deep sort主要是kalman濾波 匈牙利匹配演算法。改天再寫一篇關於deep sort原理的的blog，先實現一哈，看看效果。下面把我的流程說一下 我們需要的環境numpy sklean opencv...

yolov3系列 零 yolov3詳解

目標檢測演算法與efficientdet講解 論 文 翻譯 yolov3主頁 yolo系列的目標檢測演算法可以說是目標檢測史上的巨集篇巨作，v3演算法是在v1 v2基礎上形成的，先看下 yolov1 yolov2 下圖為yolov3的網路結構 dbl darknetconv2d bn leaky 是...

yolov3 yolov4與yolov5效能對比

yolov5s網路最小，速度最少，ap精度也最低。但如果檢測的以大目標為主，追求速度，倒也是個不錯的選擇。其他的三種網路，在此基礎上，不斷加深加寬網路，ap精度也不斷提公升，但速度的消耗也在不斷增加。目前使用下來，yolov5s的模型十幾m大小，速度很快，線上生產效果可觀，嵌入式裝置可以使用。在相同...