行为识别实战第二天——Yolov5+SlowFast+deepsort: Action Detection（PytorchVideo）

Yolov5+SlowFast+deepsort

一、简介

YoloV5+SlowFast+DeepSort 是一个结合了目标检测、动作识别和目标跟踪技术的视频处理框架。这一集成系统利用了各自领域中的先进技术，为视频监控、体育分析、人机交互等应用提供了一种强大的解决方案。

1. 组件说明：

YoloV5: Yolo（You Only Look Once）是一个流行的实时目标检测系统，其第五代版本YoloV5通过深度学习模型快速准确地识别和定位图像中的多个对象。它适用于实时场景，因为可以快速处理图像并给出高精度的结果。
SlowFast: 这是一个视频动作识别网络，由 Facebook AI 研究院开发。它通过同时使用两个处理流——一个慢速流捕捉空间特征，一个快速流捕捉时间动态——来识别视频中的动作。这种结构使得SlowFast在处理复杂动作时能够更好地理解视频内容。
DeepSort: DeepSort 是一个轻量级的跟踪算法，它在简单的Sort（Simple Online and Realtime Tracking）算法基础上增加了深度学习特征。这使得DeepSort在保持跟踪对象的同时，能够有效处理遮挡和交互场景。

2. 技术运用：

在 YoloV5+SlowFast+DeepSort 集成系统中：

YoloV5 负责实时检测视频帧中的对象，为后续的动作识别和目标跟踪提供必要的前处理。
SlowFast 接收YoloV5的输出，即识别出的对象，并对这些对象执行动作识别。通过分析对象随时间的动态变化，SlowFast能够判断对象正在进行的动作。
DeepSort 则在此基础上进行目标跟踪，通过连续帧中的动作和位置变化，持续跟踪各个对象，即使在复杂场景中也能维持较高的跟踪准确性。

3. 比单独使用SlowFast的优点：

实时性和综合分析：相比于单独的SlowFast，集成系统通过YoloV5提供实时目标检测，可以在每一帧中都识别和标注出目标，而不仅仅是动作识别。这对于需要实时反应和处理的应用来说，提供了更大的灵活性和实用性。
动作和目标的精确跟踪：通过DeepSort，系统不仅可以识别动作，还可以精确地跟踪动作的执行者，即使在目标快速移动或部分遮挡的情况下也能持续追踪。这对于需要长时间监控特定个体或对象的场景尤为重要。

4. 意义：

这种集成的技术方案极大地扩展了视频分析的应用范围，使其不仅限于简单的动作识别，还包括了复杂环境中的实时多目标检测与追踪。对于安全监控、体育比赛分析、交互式媒体等领域，YoloV5+SlowFast+DeepSort 提供了一个高效、精确的工具，能够满足这些领域对实时性、准确性和鲁棒性的高要求。

二、环境配置

环境配置见：行为识别实战第一天——Slowfast行为识别部署-CSDN博客

三、文件准备

下载下面文件备用：

文件分享

GitHub - Whiffe/yolov5-slowfast-deepsort-PytorchVideo

将 yolov5-master.zip放在yolov5-file，

将SLOWFAST_8x8_R50_DETECTION.pyth放在slowfast_file，

将yolov5l6.pt放在根目录yolov5-slowfast-deepsort-PytorchVideo-main。

sudo cp yolov5-file/yolov5-master.zip /home/ps/.cache/torch/hub/master.zipsudo cp slowfast_file/SLOWFAST_8x8_R50_DETECTION.pyth /home/ps/.cache/torch/hub/checkpoints/SLOWFAST_8x8_R50_DETECTION.pyth