YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲

算法数学

课程简介

《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》人工智能方面的课程，三六五网络学院的各位朋友有需要可以下载看看，教程无加密，直接可播放！【技能收获】学完可掌握：计数。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复

已有 0 人浏览发布 2026-09-16 更新 2026-09-16

这门《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》在资料库里属于典型的"实战链路课"：它不铺开讲检测网络的论文史，也不深挖 ReID 的度量学习推导，而是把两套现成框架拼成一条能跑通的流水线——检测框出来，喂给跟踪器，再对轨迹做计数。对喜欢自己拆课纲的人来说，它的价值不在"全"，而在"接得上"，很多同类课讲到卡尔曼滤波就停在公式上，这门课的重心明显偏工程落地。

课纲的含金量集中在"衔接处"

拆这类课，第一眼看的是检测与跟踪之间的接口怎么讲。YOLOv5 输出的是每帧独立的框，DeepSORT 要的是带特征、带 ID 的时间序列，中间的置信度过滤、NMS 后的框怎么选、IoU 匹配阈值怎么定，才是真正容易翻车的地方。如果课纲在这些衔接环节给了独立章节，含金量就上来了；反之如果只罗列"YOLOv5 原理""DeepSORT 原理"两大块，那大概率是两块各讲各的，听完还是接不起来。从整体结构看，这门课的章节笔记是配套的，复盘时会比纯视频省事，建议优先确认匹配与级联相关的部分是否拆得够细。

值得精看的几类章节

跟踪状态管理：轨迹的创建、确认、丢失、删除这套状态机，是 DeepSORT 里最容易被跳过、又最影响计数准确率的部分。ID 跳变、重复计数基本都出在这里，值得逐行对照代码看。
计数逻辑：课程明确把"计数"作为落点，那么画线计数、区域进出计数、方向判定的实现就值得重点拆。这里拼的是业务规则，不是模型能力。
特征提取与匹配：外观特征库怎么更新、代价矩阵怎么融合运动与外观，是决定 ID 稳定性的核心，听一遍不够，建议配合笔记自己推一遍。
调参实操：置信度阈值、max_age、n_init 这类参数怎么影响最终画面，属于"看别人调不如自己调"的内容，适合边看边改。

相对可以快进的是 YOLOv5 的网络结构通识部分——如果你已经用过 YOLO 系列，那几节扫一眼确认版本差异即可，不必再花整块时间。

资料包怎么拆开用

这类无加密、可直接播放的资料，最忌讳从头顺播到底。更实用的拆法是三份：一份是章节笔记，用来在动手前快速定位"这一节解决什么问题"；一份是代码与配置，跟着改参数、跑自己的视频验证；一份留给复盘，把踩过的坑记成自己的清单。笔记建议按"检测侧 / 跟踪侧 / 计数侧"重新归档，而不是照抄章节顺序，这样面试或做新项目时能直接检索。视频部分适合二倍速过流程，遇到状态管理和匹配的章节再降到原速逐帧看。

谁适合拿它当练手项目

如果你有基本的 Python 和深度学习环境经验，想做一个人流、车流统计的原型，这门课的性价比在于它给的是完整可复现的 Demo 链路，而不是散装知识点。需要提醒的是：多目标跟踪的精度高度依赖场景，课程演示效果好不代表你的视频就能直接套用，真正要练的是"出问题后怎么定位到检测还是跟踪"。把它当作一个可以反复改、反复跑的项目骨架，比当作知识大全更合适。建议学完独立复现一遍，把计数结果和原始视频对齐检查，这一步做扎实，才算真正吃下这门课。

人工智能方面的课程，三六五网络学院的各位朋友有需要可以下载看看，教程无加密，直接可播放！

课程推荐

视频目录（41 节）

* 1 课程介绍.mp4

* 2 多目标跟踪任务介绍.mp4

* 3 多目标跟踪数据集与评估指标.mp4

* 4 安装软件环境.mp4

* 5 安装PyTorch.mp4

* 6 下载项目及安装.mp4

* 7 行人多目标跟踪与计数演示.mp4

* 8 训练行人ReID数据集.mp4

* 9 训练车辆ReID数据集.mp4

* 10 车辆多目标跟踪与计数演示.mp4

* 11 安装软件.mp4

* 12 下载项目及安装.mp4

* 13 行人多目标跟踪与计数演示.mp4

* 14 训练行人ReID数据集.mp4

* 15 训练车辆ReID数据集.mp4

* 16 车辆多目标跟踪与计数演示.mp4

* 17 马氏距离.mp4

* 18 匈牙利算法.mp4

* 19 卡尔曼滤波器.mp4

* 20 SORT论文解读.mp4

* 21 DeepSORT论文解读1.mp4

* 22 DeepSORT论文解读2.mp4

* 23 项目目录结构.mp4

* 24 DeepSORT流程图.mp4

* 25 detection.py代码解析.mp4

* 26 nn_matching代码解析.mp4

* 27 iou_matching.py代码解析.mp4

* 28 linear_assignment.py代码解析.mp4

* 29 preprocessing代码解析.mp4

* 30 kalman_filter.py代码解析.mp4

* 31 track.py代码解析.mp4

* 32 tracker.py代码解析.mp4

* 33 deep_sort.py代码解析.mp4

* 34 objdetector.py代码解析.mp4

* 35 objtracker.py代码解析.mp4

* 36 demo.py代码解析.mp4

* 37 行人和车辆计数代码解析.mp4

* 38 YOLOv5 6.0项目更新.mp4

* 39 摄像头的使用.mp4

* 40 报错处理.mp4

* 41 DeepSOCIAL课程介绍.mp4

配套笔记（10 份 PDF）

* 基础1-多目标跟踪-任务介绍-01.pdf

* 基础2-多目标跟踪-数据集和评估指标-01.pdf

* 课程介绍-01.pdf

* 实践yolov5-deepsort-ubuntu-01.pdf

* 实践yolov5-deepsort-win10-01.pdf

* 原理1-马氏距离-01.pdf

* 原理2-匈牙利算法-01.pdf

* 原理3-卡尔曼滤波-01.pdf

* 原理4-SORT论文标注-01.pdf

* 原理5-DeepSORT论文标注-01.pdf