[Object Detection+Tracking] Yolov4+DeepSort Demo

Yolov4로 이미지 내의 물체를 검출, 분류하고

DeepSort로 추적하는 프로젝트입니다.

 

Windows10에서 anaconda를 활용하여 실행했습니다.

 

1. 프로젝트 다운로드

깃허브 페이지에서 프로젝트를 다운받고 적당한 위치에 압축 해제합니다.

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

 

 

 

2. Anaconda 가상 환경 설정

Anaconda Prompt를 실행하고 프로젝트의 압축 해제한 위치로 이동합니다.

cd <yolov4-deepsort 프로젝트 압축 해제한 경로>

conda-gpu.yml을 읽어와서 Anaconda 가상 환경을 설정합니다.(gpu가 없을 경우 conda-cpu.yml 사용)

conda env create -f conda-gpu.yml
가상 환경 설정 완료 후
conda activate yolov4-gpu

 

3. pre-trained weights 다운로드

yolov4: https://drive.google.com/open?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT

yolov4-tiny: https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights

 

yolov4-deepsort 폴더 내의 data 폴더에 weights 파일을 이동시킵니다.

 

4. weights 변환 및 프로젝트 실행

# Convert darknet weights to tensorflow model
python save_model.py --model yolov4 

# Run yolov4 deep sort object tracker on video
python object_tracker.py --video ./data/video/test.mp4 --output ./outputs/demo.avi --model yolov4

# Run yolov4 deep sort object tracker on webcam (set video flag to 0)
python object_tracker.py --video 0 --output ./outputs/webcam.avi --model yolov4

 

5. 실행 결과

outputs 폴더에 demo.avi로 결과 영상이 저장됩니다.