核心方法:这是基于yolov7-tiny结合bytetrack目标追踪这是基于yolov7-tiny结合bytetrack目标追踪技术实现人员徘徊技术项目,最高可以实现70FPS,更换yolov5s模型最高可以实现80FPS,其实时性算目前sota技术,相比于deepsort和stringsort等其他常见追踪技术,实时性能堪称最佳。这是基于yolov7-tiny结合bytetrack目标追踪技术实现人员徘徊技术项目,最高可以实现70FPS,更换yolov5s模型最高可以实现80FPS,其实时性算目前sota技术,相比于deepsort和stringsort等其他常见追踪技术,实时性能堪称最佳。人工智能的众多算法中,机器学习是发展较为快速的一支。支持DETR等模型的ONNX导出,并且可以进行tensorrt推理。
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