杀疯啦!yolov9+bytetrack的目标跟踪实现

2024-02-26 04:12

本文主要是介绍杀疯啦!yolov9+bytetrack的目标跟踪实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

YOLOV9介绍

bytetrack介绍:

yolov9结合bytetrack实现目标跟踪

效果展示

训练与预测

UI设计

其他功能展示

完整代码实现+UI界面


此次yolov9+bytetrack不论是准确率还是稳定性,都超越了之前的yolo+bytetrack系列。       

YOLOV9介绍

        在目标检测领域,YOLOv9 实现了一代更比一代强,利用新架构和方法让传统卷积在参数利用率方面胜过了深度卷积。继 2023 年 1 月 YOLOv8 正式发布一年多以后,YOLOv9 终于来了!

        我们知道,YOLO 是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自 2015 年 Joseph Redmon、Ali Farhadi 等人提出初代模型以来,领域内的研究者们已经对 YOLO 进行了多次更新迭代,模型性能越来越强大。

此次,YOLOv9 由中国台湾 Academia Sinica、台北科技大学等机构联合开发,相关的论文《Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 》已经放出。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2402.13616.pdf

GitHub 地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov9

        如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数,从而使得模型的预测结果能够最接近真实情况。同时,必须设计一个适当的架构,可以帮助获取足够的信息进行预测。然而,现有方法忽略了一个事实,即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时,大量信息将会丢失。 

        因此,YOLOv9 深入研究了数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数。

        研究者提出了可编程梯度信息(programmable gradient information,PGI)的概念,来应对深度网络实现多个目标所需要的各种变化。PGI 可以为目标任务计算目标函数提供完整的输入信息,从而获得可靠的梯度信息来更新网络权值。

        此外,研究者基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构,即通用高效层聚合网络(Generalized Efficient Layer Aggregation Network,GELAN)。该架构证实了 PGI 可以在轻量级模型上取得优异的结果。

        研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。结果表明,与基于深度卷积开发的 SOTA 方法相比,GELAN 仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。

        对于 PGI 而言,它的适用性很强,可用于从轻型到大型的各种模型。我们可以用它来获取完整的信息,从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。下图 1 展示了一些比较结果。

        对于新发布的 YOLOv9,曾参与开发了 YOLOv7、YOLOv4、Scaled-YOLOv4 和 DPT 的 Alexey Bochkovskiy 给予了高度评价,表示 YOLOv9 优于任何基于卷积或 transformer 的目标检测器。

bytetrack介绍:

        请移步到我之前的文章有详细的关于bytetrack内容的介绍。

yolov9结合bytetrack实现目标跟踪

此次yolov9的出现,将把yolov9和目标跟踪SOTA:bytetrack进行结合,实现更快,更准,更细致的跟踪。

效果展示

训练与预测

UI设计

将本次的实验使用pyqt打包,方便体验

其他功能展示

其他功能演示参考yolov5+bytetrack文章

完整代码实现+UI界面

视频,笔记和代码,以及注释都已经上传网盘,放在主页置顶文章

这篇关于杀疯啦!yolov9+bytetrack的目标跟踪实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/747681

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