YOLOV7 + StrongSORT 实现目标检测与跟踪，基于 OSNet

• windows 10 64bit
• python 3.8
• pytorch1.7.1 + cu101

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前面，我们介绍过 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪，最近大神又在刚出的 YOLOv7 的基础上加上了目标跟踪，跟踪部分使用的是基于 OSNet 的 StrongSORT，项目地址: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_OSNet。

首先去下载源码，目前作者已经发布了 v1.0 正式版，我们就用它

# 使用参数-b下载特定tag的源码，--recurse-submodules参数是为了递归下载根目录下的子项目，这里有yolov7，它是从官方的仓库fork而来，还有deep-person-reid，这种方式也是开源项目中非常常见的依赖管理模式
git clone --recurse-submodules https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_OSNet.git -b v1.0

这里不建议直接去下载 zip 包，很多新手会碰到这个问题，然后就跑来问，运行程序的时候，为什么缺模块？这是因为，项目中包含了子项目，而子项目往往是一个链接，它并没有直接放到本项目中去管理维护，所以，下载的 zip 中并不包含子项目的源码。

如果因为网络原因，实在是 clone 不下来，可以参考下面的操作

找到对应的 tag 标签，比如现在的 v1.0 版本，然后点击进入对应版本的源码

然后下载 zip 压缩包

至于源码中的子项目，注意到，它的项目名后面带了一个 commit id，我们可以直接点击进去，下载 zip 压缩包进行解压。如果有多个子项目，就依次操作多次

安装项目依赖

下面来安装依赖

# 安装gpu版本的pytorch1.7.1，cuda10.1
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

除此之外，将 requirements.txt 文件中的 torch 和 torchvision 注释掉，然后执行安装其它依赖

pip install -r requirements.txt

环境准备好了，那就找个视频来跑跑看效果，执行

python track.py --source test.mp4 --strong-sort-weights osnet_x0_25_market1501.pt

这里是 source 可以是视频文件、摄像头 ID 或者网络视频(rtsp、http、https 都支持)，参数 --strong-sort-weights 是指使用的 reid 重识别模型，模型可以到 https://kaiyangzhou.github.io/deep-person-reid/MODEL_ZOO 下载，这里的模型后缀是 pth，可以直接重命名为 pt

程序执行过程中，会去自动下载2个模型文件，一个是 yolov7的，另一个是你指定的 reid 模型，一个是存放的 github 上，下载后放在源码目录下的 weights 文件夹内；另一个是存放的 google 网盘里，下载后放在源码根目录下。

完整的 track.py 参数列表如下，除了 --strong-sort-weights 和 --config-strongsort，其余都是 yolov7 支持的命令行参数

(pytorch1.7) PS D:\Github\Yolov7_StrongSORT_OSNet> python .\track.py -h
strong_sort/deep/reid\torchreid\metrics\rank.py:11: UserWarning: Cython evaluation (very fast so highly recommended) is unavailable, now use python evaluation.
  warnings.warn(                                                                                                                                               
usage: track.py [-h] [--yolo-weights YOLO_WEIGHTS [YOLO_WEIGHTS ...]] [--strong-sort-weights STRONG_SORT_WEIGHTS] [--config-strongsort CONFIG_STRONGSORT] [--source SOURCE] [--imgsz IMGSZ [IMGSZ ...]] 
                [--conf-thres CONF_THRES] [--iou-thres IOU_THRES] [--max-det MAX_DET] [--device DEVICE] [--show-vid] [--save-txt] [--save-conf] [--save-crop] [--save-vid] [--nosave]                   
                [--classes CLASSES [CLASSES ...]] [--agnostic-nms] [--augment] [--visualize] [--update] [--project PROJECT] [--name NAME] [--exist-ok] [--line-thickness LINE_THICKNESS] [--hide-labels]
                [--hide-conf] [--hide-class] [--half] [--dnn]                                                                                                                                           

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --yolo-weights YOLO_WEIGHTS [YOLO_WEIGHTS ...]
                        model.pt path(s)
  --strong-sort-weights STRONG_SORT_WEIGHTS
  --config-strongsort CONFIG_STRONGSORT
  --source SOURCE       file/dir/URL/glob, 0 for webcam
  --imgsz IMGSZ [IMGSZ ...], --img IMGSZ [IMGSZ ...], --img-size IMGSZ [IMGSZ ...]
                        inference size h,w
  --conf-thres CONF_THRES
  --classes CLASSES [CLASSES ...]
                        filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3
  --agnostic-nms        class-agnostic NMS
  --augment             augmented inference
  --visualize           visualize features
  --update              update all models
  --project PROJECT     save results to project/name
  --name NAME           save results to project/name
  --exist-ok            existing project/name ok, do not increment
  --line-thickness LINE_THICKNESS
                        bounding box thickness (pixels)
  --hide-labels         hide labels
  --hide-conf           hide confidences
  --hide-class          hide IDs
  --half                use FP16 half-precision inference
  --dnn                 use OpenCV DNN for ONNX inference

这里提几个比较常用的参数，检测时显示结果跟参数 --show-vid；保存结果跟参数 --save-vid；如果模型中包含多个目标，但实际只想检测某一个目标时，跟参数 --classes，它的值是目标的 id

下面是常见的一些错误及解决方法

AttributeError: partially initialized module 'cv2' has no attribute 'gapi_wip_gst_GStreamerPipeline' (most likely due to a circular import)

升级 opencv-python，执行 pip install -U opencv-python

(pytorch1.7) PS D:\Github\Yolov7_StrongSORT_OSNet> python track.py --source test.mp4 --strong-sort-weights osnet_x0_25_market1501.pt
strong_sort/deep/reid\torchreid\metrics\rank.py:11: UserWarning: Cython evaluation (very fast so highly recommended) is unavailable, now use python evaluation.
  warnings.warn(                                                                                                                                               
Fusing layers... 
RepConv.fuse_repvgg_block
RepConv.fuse_repvgg_block
RepConv.fuse_repvgg_block
Model: osnet_x0_25
** The following layers are discarded due to unmatched keys or layer size: ['classifier.weight', 'classifier.bias']
(1, 256, 128, 3)
video 1/1 (1/7501) D:\Github\Yolov7_StrongSORT_OSNet\test.mp4: Traceback (most recent call last):
  File "track.py", line 332, in <module>
    main(opt)
  File "track.py", line 327, in main
    run(**vars(opt))
  File "D:\Tools\anaconda3\envs\pytorch1.7\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 26, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "track.py", line 149, in run
    for frame_idx, (path, im, im0s, vid_cap) in enumerate(dataset):
  File "D:\Github\Yolov7_StrongSORT_OSNet\yolov7\utils\datasets.py", line 191, in __next__
    img = letterbox(img0, self.img_size, stride=self.stride)[0]
  File "D:\Github\Yolov7_StrongSORT_OSNet\yolov7\utils\datasets.py", line 1000, in letterbox
    dw, dh = np.mod(dw, stride), np.mod(dh, stride)  # wh padding
  File "D:\Tools\anaconda3\envs\pytorch1.7\lib\site-packages\torch\tensor.py", line 630, in __array__
    return self.numpy()
TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

修改 track.py 中的 loadImages 部分，将原来的

dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride)

dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride.cpu().numpy())

可以参考官方 issue

本文中使用的 v1.0 版本的完整工程，放在网盘里，方便大伙下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1di_ju3JeoZDpnX3IuSBLlw
提取码：y3ib