[Detection+Tracking] YOLOv4+Deep_SORT custom model 사용법

안녕하세요 이글은 2021년 8월 9일 기준 작성된 글입니다.

오늘은 Object Detection 기반 Tracking 실습을 하려합니다. 학습할 모델명은 YOLOv4+Deep_SORT 입니다. 

 

 

 

 

1. GPU 구동환경 구성

 

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https://dohyeon.tistory.com/4

딥러닝 GPU 개발환경 구성방법(cuda,cudnn)-Window10

 

2. YOLOv4 custom dataset Training (custom weight파일 얻기위해)

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https://dohyeon.tistory.com/9

[colab] Yolov4 custom dataset 학습방법

 

 

3. YOLO v4 + Deep_SORT 환경 셋팅하기

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3.1 본인의 학습환경 

-os: Window10

-CUDA: 10.1 

-cuDNN: 7.6.5

-실행: Anaconda 가상환경

 

3.2 Anaconda 가상환경 생성 및 필요한 라이브러리 설치 

conda create -n deepsort python=3.7 #가상환경 생성
conda activate deepsort #가상환경 접속

pip install opencv-python
pip install pillow
pip install matplotlib
pip install tensorflow-gpu==2.3.0

3.3 코드 다운로드(git clone)

git clone https://github.com/theAIGuysCode/yolov4-deepsort.git

 

4. 앞서 yolov4 custom training을 통해 학습시킨 yolov4-custom-last.weight file 다운로드 

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5. yolov4-deepsort/core/config.py에서 __C.YOLO.CLASSES을 자신의 names 파일에 맞게 수정

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6. 실행!! 

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6.1 model save 

#save yolov4 model
python save_model.py --weights ./data/yolov4-custom_last.weights --output ./checkpoints/yolov4-custom-416 --model yolov4

 

-실행결과

다음과 같이 checkpoints/yolov4-custom-416 폴더내에 다음과 같이 모델이 저장된다.

 

 

6.2 tracking 실행 

 

# Run yolov4 object tracker
python object_tracker.py --weights ./checkpoints/yolov4-custom-416 --model yolov4 --video ./data/video/test2.mp4 --output ./outputs/result2.avi

 

-실행결과

 

 

 

 

 

 

 

 

Reference 

 

YOLOv4+Deep_SORT 깃허브 링크

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https://github.com/theAIGuysCode/yolov4-deepsort/tree/9e745bfb3ea5e7c7505cb11a8e8654f5b1319ad9

GitHub - theAIGuysCode/yolov4-deepsort: Object tracking implemented with YOLOv4, DeepSort, and TensorFlow.