%20(2).svg)
项目简介
本项目是基于PaddleDetection框架的人流量统计系统，聚焦于静态和动态场景下的人员计数与行人检测。项目覆盖从数据准备、模型选择、训练、评估、优化到预测和部署的完整流程，致力于提供高效且准确的人流量统计方案。
项目的主要特性和功能
- 多模型支持：支持DeepSORT、JDE和FairMOT等多种模型，适用于多目标追踪场景。
- 模型优化：提供数据增强、可变形卷积、syncbn+ema、attention和GIoU Loss等多种优化策略，提升模型精度。
- 性能加速：支持TensorRT推理加速，显著提升模型性能。
- 数据增强：提供cutmix、syncbn和ema等多种数据增强方式，优化模型性能。
- 模型导出：支持模型导出，便于模型部署和上线。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，以下是安装使用步骤：
1. 安装PaddleDetection框架：
bash
2. 准备训练数据：下载MOT16、MOT17等数据集，并按指定格式组织。
3. 选择并训练模型：修改fairmot_dla34_30e_1088x608.yml配置文件中的参数，选择合适模型进行训练。
4. 评估模型性能：使用eval_mot.py脚本对训练好的模型进行评估。
5. 优化模型：通过添加数据增强、可变形卷积等方法优化精度，或开启TensorRT加速优化性能。
6. 模型预测：使用infer_mot.py脚本对视频或图片进行预测，并保存为视频。
7. 导出模型：使用export_model.py脚本将训练好的模型导出为PaddlePaddle的模型格式，便于部署。
注意事项
- 确保已安装PaddlePaddle和PaddleDetection框架。
- 根据项目需求选择合适的模型和数据集。
- 在模型训练和评估过程中，确保有足够的计算资源。
- 使用模型进行预测时，确保输入数据的格式与训练时一致。
引用
请参考centernet_fpn_attention.py和centernet_head_iou_head.py文件，了解注意力机制和损失计算的细节。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】