Yolov5 est un modèle de détection d’objets en temps réel qui utilise l’apprentissage en profondeur pour identifier et suivre des objets dans une séquence vidéo ou une série d’images.

Pour effectuer le suivi d’objets avec Yolov5, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

• Préparation des données : Tout d’abord, vous devez disposer d’un ensemble de données d’entraînement contenant des images annotées avec les boîtes englobantes des objets que vous souhaitez suivre. Assurez-vous que les annotations contiennent des informations sur les emplacements des objets ainsi que leurs classes
• Entraînement du modèle : Utilisez l’ensemble de données d’entraînement pour entraîner le modèle Yolov5. Vous pouvez utiliser des frameworks d’apprentissage en profondeur tels que PyTorch pour cela. L’entraînement implique généralement des itérations sur l’ensemble de données, où le modèle ajuste ses poids pour améliorer la détection des objets.
• Détection initiale : Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez l’utiliser pour détecter les objets dans une séquence vidéo ou une série d’images. Appliquez le modèle aux images de manière séquentielle et obtenez les boîtes englobantes des objets détectés ainsi que leurs classes correspondantes.
• Suivi d’objets : Pour le suivi d’objets, vous pouvez utiliser des algorithmes de suivi tels que le suivi optique ou le suivi basé sur les caractéristiques. Vous pouvez extraire des caractéristiques des objets détectés dans l’étape précédente et utiliser ces caractéristiques pour suivre les objets d’une image à l’autre. Des bibliothèques telles que OpenCV peuvent être utiles pour implémenter ces algorithmes de suivi.
• Mise à jour des détections : À chaque nouvelle image de la séquence, utilisez à nouveau le modèle Yolov5 pour détecter les objets. Comparez ensuite les nouvelles détections avec les objets déjà suivis. Si nécessaire, mettez à jour les boîtes englobantes et les classes des objets suivis en fonction des nouvelles détections.
• Répétez les étapes 4 et 5 : Répétez les étapes de suivi d’objets et de mise à jour des détections pour chaque nouvelle image dans la séquence vidéo. Cela vous permettra de suivre les objets à travers la séquence.

Il est important de noter que le suivi d’objets peut être un problème complexe et dépendant du contexte. Il existe de nombreuses variations et approches différentes pour effectuer le suivi d’objets, et les performances peuvent varier en fonction des conditions d’éclairage, des mouvements des objets, etc. Vous devrez peut-être adapter et optimiser ces étapes en fonction de votre cas d’utilisation spécifique.

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