strongsort跑通
时间: 2025-05-02 16:12:19 浏览: 31
### 正确配置和运行 StrongSort
#### 配置文件设置
为了确保 StrongSORT 的正常工作,在运行项目之前,需确认配置文件正确无误[^3]。这涉及到多个方面的设定,包括但不限于路径、模型权重以及各类超参数。
#### 解决常见错误
遇到 `No URL associated to the chosen DeepSort weights` 错误时,表明所选的 DeepSort 权重文件未找到对应的下载链接或本地路径不正确[^1]。应仔细核对配置项中的权重文件位置,保证其指向有效的资源地址。
#### 环境搭建指南
参照相关文档完成 yolo5-Deepsort-Fastreid 的安装与环境准备过程[^2]。此部分通常涵盖了依赖库的安装、数据集获取方式等内容,对于初次使用者尤为重要。
#### 性能调优技巧
针对可能出现的性能瓶颈问题,提供了若干可行性的解决方案[^4]:
- **硬件条件评估**:优先保障有充足的 GPU 计算能力支持;必要情况下借助云端平台扩展计算力。
- **调整训练选项**:适当降低批量大小(batch_size),并依据实际情况灵活调节学习率(learning_rate)等关键参数。
- **利用预训练成果**:当面临较长周期的迭代训练时,不妨采用官方给出的基础版本作为起点加速收敛进程。
- **优化内存管理策略**:通过缩小批次规模或者启用混合精度机制有效缓解显存压力。
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression
from deep_sort.utils.parser import get_config
from deep_sort.deep_sort import DeepSort
# 加载YOLOv5模型
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('weights/yolov5s.pt', map_location=device)
# 初始化DeepSort对象
cfg_deep = get_config()
cfg_deep.merge_from_file("deep_sort/configs/deep_sort.yaml")
deepsort = DeepSort(cfg_deep.DEEPSORT.REID_CKPT,
max_dist=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_DIST,
min_confidence=cfg_deep.DEEPSORT.MIN_CONFIDENCE,
nms_max_overlap=cfg_deep.DEEPSORT.NMS_MAX_OVERLAP,
max_iou_distance=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_IOU_DISTANCE,
max_age=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_AGE,
n_init=cfg_deep.DEEPSORT.N_INIT,
nn_budget=cfg_deep.DEEPSORT.NN_BUDGET,
use_cuda=True)
```
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