参考项目：https://github.com/JackWoo0831/Yolov7-tracker/tree/master

github链接：https://github.com/Whiffe/Yolov7-tracker
码云链接：https://gitee.com/YFwinston/Yolov7-tracker

1 项目安装

1.1 环境搭建

平台：AutoDL
选择镜像：
PyTorch 1.7.0 Python 3.8(ubuntu18.04) Cuda 11.0

1.2 项目下载

通过github下载

git clone https://github.com/Whiffe/Yolov7-tracker

或者通过码云下载（推荐）

git clone https://gitee.com/YFwinston/Yolov7-tracker

1.3 权重下载

下载权重，放在：Yolov7-tracker/weights中
权重下载：https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/88250387

1.4 环境安装

pip install -r requirements.txt 

2 视频帧检测与追踪

2.1 上传视频帧

2.2 检测与追踪

python tracker/track_demo.py --obj ./detect_frames/01/ --save_txt True

2.3 结果

结果有文本结果和图片结果：
文本结果如下：
Yolov7-tracker/demo_result/detect_frames/01

图片结果如下：
Yolov7-tracker/demo_result/result_images