yolo车载定位追踪（记一次调试YOLOv5+DeepSort车辆跟踪项目的经过）
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 。
博客及代码详细介绍：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 ” 。别人的代码荡下来到自己机器上 ，怎么就是各种Error铺天盖地？不是环境报错 、缺少文件 ，就是语法错误…于是乎在想这帮人总是分享一堆Bug作甚呢？还是我自己没Get到大佬的点？
直接点 ，开始我们的故事吧 。从前 ，有个夜黑风高的夜晚 ，收到上峰指示 ，先前的“目标跟踪 ”行动需立即执行：YOLOv4+Sort不好再用了 ，升级为YOLOv5+DeepSort 。我想：“不会写啊 ，Python都没学过 ，额忘记我有没有学过了 ，晓得了先网上找一下吧 ” 。咦 ，GitHub上有 ，和要求上差不多 ，妥了妥了 ，荡一下改改跑跑好不啦 ，小似情唷 。喏这是原作者的效果 ，这个项目的地址：https://github.com/duongcongnha/Vehicle-tracking ，下面说一下我调试该项目的经过 。
1. 打量工作
看到这样一个项目 ，检测和跟踪效果都不错 ，所以动手要把它在我的机器上运行起来 。这里是GitHub的项目主页 ，我先下载一下代码到我的G盘 ，与此同时打量一下这个代码 。
下载好了 ，打开pycharm运行一下？别急 ，先看一眼训练好的模型有木有 ，老夫推断在models文件夹下 ，定睛一看存在yolov5的pt模型文件 。Nice啊 ，目测可以先白嫖模型 ，预感这个程序靠谱 。
再看Readme里面如何使用 ，这里有Python环境版本 ，以及要安装的依赖列表（requirement.txt） 。想来按照这个要求来 ，应该能跑通的吧 ，那现在能打开pycharm运行一下程序？那主程序是哪个不看看你就运行？待我先目测一下主程序在哪里 ，还有要怎么运行有没有介绍 。
这里记载了运行方式 ，用的命令行运行 ，这里有个cd命令 ，看来是在这个程序文件夹的application\main这个文件夹下 ，有个app_track.py ，运行它应该就能跑起来了 。
这个项目代码写得比较规范 ，所以能很方便找到这三个点 ，其他的项目就不能保证这么幸运了 ，那样就得自己琢磨 ，当你阅码无数自然就能积累经验了 。
2. 运行调试
虽然看起来介绍齐全 ，但是我掐指一算可能会有坑 ，但是具体是什么坑我不知道 。先启动pycharm ，打开下载程序的文件夹 ，找到app_track.py这个主程序 ，然后运行程序？——先配置环境 。有人问我：“原来有Python环境 ，配置好了很多三方依赖 ，直接用呗可以吗？ ” ，那我不建议 ，这俩环境很可能不兼容 ，还是要改部分依赖包的版本 ，最终可能这个程序运行不通 ，你自己原来的程序也‘灵异’报错 。 ”
既然如此 ，我用Anaconda创建一个新环境 ，然后在新环境里收requirements.txt列出的这些“牛鬼蛇神 ” ，目测靠谱一点 。打开PyCharm的终端 ，输入一下命令：
conda create -n yolo5_track python==3.7我这里pycharm内置的终端是cmd ，有些新版的pycharm变成了powershell ，那后面部分命令可能不一样 。各自实际情况不一样 ，大家具体问题具体分析 ，千万别只是照葫芦画瓢 。那在终端里面输入 ，如下：
然后激活环境 ，常规操作是吧 ，那就不要出错 。输入以下代码 ，这里如果是powershell执行下去效果可不一样 ，如果有需要就自己解决一下哈 。
conda activate yolo5_track接下来要给这个环境装上依赖 ，它这个项目里是不是有requirements.txt ，我们打开看一下 。还挺齐全的 ，有依赖名字还有部分版本号要求 ，那就来呗 。
上面有提示我们输入pip的安装命令 ，那就在刚刚的终端下输入以下命令 ，读取txt文件 ，然后执行各个依赖的安装 。
pip install -r requirements.txt当然要先切换到requirement.txt所在的文件夹目录 ，然后输入命令回车执行 ，ChuaChua一堆安装信息提示 ，然后耐心等待完成 。
安装成功之后 ，在pycharm中选择一下环境 ，基本就是File->Setting->Project->Python Interpreter ，进入Python环境选择conda环境 ，确定刚刚创建好的环境即可 。
环境也选好了 ，是不是该点运行了啊？这时候是时候展现真正的技术了 ，打开app_track.py ，在编辑器中右击选择“Run ” ，开始运行 ，然后手动祈祷 。
然后就是这样滴 ，what？不就是按照作者给出的吗 ，报错了是什么情况 。看我干啥 ，想想什么原因啊 。我们看一下最后三行 ，torch的module.py文件报错 ，显示没有某个属性 。经验来看哈 ，这肯定是torch的版本不对 ，因为代码写错能出没有属性的可能性不大 ，除非是自己定义的 ，缺少了模块文件 。这里显然是torch的调用问题 ，应该是版本问题 。
我们是按作者给出的requirements.txt安装的 ，那么问题出现在哪里呢？我们再看一眼这个文件的内容 ，有些地方是固定版本 ，有的是给出了最低要求 ，比如要求这个torch>=1.8.0 ，大于等于？那我现在的torch版本呢 ，在终端输入pip list ，可以看到torch版本1.11.0 ，没毛病确实大于1.8.0 。
这个版本比1.8新多了 ，那你说有没有可能 ，到了某个版本来了个调整 ，把某些个属性给删掉或换成别的属性了呢？我想是很有可能的 ，在发布代码的时候作者想不到后面这些依赖会变成什么样的 ，所以只能告诉我们大于某个版本 ，所以这里装的时候就变成最新版 。那如果我们把所有版本指定为特定的 ，是不是就能避免了 。至于这里面这么多依赖 ，是不是所有版本都要调整呢 ，看经验或调试结果了 。调整和测试后的依赖版本被我修改如下 ，然后保存在setup.txt中：
重新输入pip安装命令 ，在终端键入以下命令 ，重新安装：
pip install -r setup.txt这时显然好起来了 ，运行结果如下 ，这其实是在处理中 ，等到进度完成 ，得到处理后的结果 。完整版的资源代码和setup.txt配置文件 ，可关注并三连博主B站视频后评论获取 ，可轻松无Bug运行 。
这时找到inference/output文件夹下的mp4结果 ，可以得到如下的画面 ，这是在原视频中检测后输出的文件 。
注意到源码里面读取了yml的设置文件 ，下意识打开可以发现设置识别视频的路径在第24行 ，我们可以修改为自己的视频所在目录 ，重新进行检测测试一下 。
修改用自己的视频文件 ，测试结果如下 ，感觉可以满足一般的车辆检测跟踪和计数要求 ，感兴趣的朋友可以从博主B站视频 ，评论获取完整代码和setup.txt依赖文件 。
结束语
由于博主能力有限 ，博文中提及的方法即使经过试验 ，也难免会有疏漏之处 。希望您能热心指出其中的错误 ，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子 ，呈现在大家面前 。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教 。
创心域SEO版权声明：以上内容作者已申请原创保护，未经允许不得转载，侵权必究！授权事宜、对本内容有异议或投诉，敬请联系网站管理员，我们将尽快回复您，谢谢合作！