객체 추적 분야에서 유명한 알고리즘인 DeepSORT 알고리즘의 오픈소스를 실행해보려 한다 🙂
내가 참고한 오픈소스는 아래 링크 참고!
먼저 폴더를 하나 만든 뒤, 해당 오픈 소스를 git clone 해준다.
나는 학습을 돌리지는 않고, 내가 가지고있는 영상을 Test로 돌려볼 예정이라 pip -> TensorFlow CPU 실행 절차를 따라했다.
$ pip install -r requirements.txt
설치를 하는 과정에서 버전 에러가 나서, 나는 그냥 requirements.txt 안에 적혀있는 버전을 전부 지우고 실행했는데 그래도 잘 돌아 갔다.
필요한 라이브러리 설치가 끝나면 모델 weights 파일을 받아야하는데, github에 적혀있는 yolov4 모델이 안되길래 일단 yolov4-tiny weights로 실행해보았다.
weights 파일은 다운로드 받으면 ./data 폴더 안에 yolov4-tiny.weights 이름으로 옮겨두면 된다.
다운로드 작업까지 완료했다면, Running the Tracker with YOLOv4-Tiny에 있는 명령어 2개를 순서대로 실행해주면 된다.
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모델 저장하는 명령어
$ python save_model.py --weights ./data/yolov4-tiny.weights --output ./checkpoints/yolov4-tiny-416 --model yolov4 --tiny -
객체 추적 알고리즘 실행 명령어
$ python object_tracker.py --weights ./checkpoints/yolov4-tiny-416 --model yolov4 --video ./data/video/test.mp4 --output ./outputs/tiny.avi --tiny
나는 객체 추적 실행할 때 --info 옵션을 더해줘서, 추적 된 객체 정보를 같이 확인했다.
$ python object_tracker.py --weights ./checkpoints/yolov4-tiny-416 --model yolov4 --video ./data/video/test.mp4 --output ./outputs/tiny.avi --tiny --info True
--info 같은 추가 옵션은 github 가장 아래에 설명되어있으니, 필요에따라 참고하여 실행하면 된다😊
------------ 추가 -------------
yolov4 weights를 따로 다운로드 받아서 실행해도 잘된다.
다운로드 받은 후 yolov4.weights 파일명으로 동일하게 ./data 폴더에 넣은 후 github의 Running the Tracker with YOLOv4 부분 명령어를 실행해주면 된다.
나는 따로 웹캡을 사용하지는 않아서 아래 두개 명령어로 진행했다.
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모델 저장 명령어
$ python save_model.py --model yolov4 -
객체 추적 알고리즘 실행 명령어
$ python object_tracker.py --video ./data/video/test.mp4 --output ./outputs/demo.avi --model yolov4
