yolov8_track追踪加分割(yolo目标检测+追踪+分割)

**这个仓库包含了最先进的多目标追踪器。其中一些基于运动信息,另一些则基于运动和外观描述。对于后者,最先进的ReID模型也会自动下载。目前支持的模型有:DeepOCSORT LightMBN、BoTSORT LightMBN、StrongSORT LightMBN、OCSORT和ByteTrack。

我们提供了如何将这个包与流行的目标检测模型配合使用的示例。目前提供的检测模型有Yolov8和Yolo-NAS,YOLOX即将推出。项目简介**
yolov8_track追踪加分割(yolo目标检测+追踪+分割)_第1张图片

这个项目实现了一个基于YOLOv8和DeepSort的实时目标检测和追踪系统。它可以在各种场景中检测和追踪多种类型的物体。例如,它可以用于人群监控、车辆检测、动物行为分析等。项目地址为:

YOLOv8简介

YOLOv4是YOLO(You Only Look Once)系列的第四代版本,是一种快速、高精度的实时目标检测算法。YOLOv8相较于之前的版本,在保持低计算量的情况下,实现了更高的检测精度。它采用了一系列优化策略和技巧,如Mish激活函数、CSPNet、Spatial Pyramid Pooling等。

DeepSort简介

DeepSort(Deep Association Metric Learning for Tracking)是一种基于深度学习的多目标跟踪算法。它使用卷积神经网络(CNN)来提取目标的特征,并利用这些特征计算目标之间的距离。然后,它使用匈牙利算法进行数据关联,从而实现高效的目标跟踪。

项目结构

YOLO_Tracking项目的目录结构如下:
这个仓库包含了最先进的多目标追踪器。其中一些基于运动信息,另一些则基于运动和外观描述。对于后者,最先进的ReID模型也会自动下载。目前支持的模型有:DeepOCSORT LightMBN、BoTSORT LightMBN、StrongSORT LightMBN、OCSORT和ByteTrack。

我们提供了如何将这个包与流行的目标检测模型配合使用的示例。目前提供的检测模型有Yolov8和Yolo-NAS,YOLOX即将推出。

yolo_tracking/
│
├── deep_sort_pytorch/       # DeepSort的PyTorch实现
│
├── yolov8_pytorch/           # YOLOv8的PyTorch实现
│
├── track.py                  # 主要的检测和追踪脚本
│
├── requirements.txt          # 项目依赖
│
└── README.md                 # 项目说明

安装和运行

  1. 克隆项目:

    git clone https://github.com/mikel-brostrom/yolo.git
    cd yolo
    ```
    
    
  2. 安装依赖:

    pip install -r requirements.txt
    ```
    
    
  3. 下载预训练的权重文件:

    YOLOv4权重:yolov8.weights

    DeepSort权重:ckpt.t7

    将这两个文件下载到对应的子目录中。

  4. 运行目标检测和追踪:

    python track.py --source_video path/to/your/video --weights_yolo path/to/yolov8.weights --weights_deepsort path/to/ckpt.t7 --output_video path/to/output/video
    ```
    
    替换`path/to/your/video`、`path/to/yolov4.weights`、`path/to/ckpt.t7`和`path/to/output/video`为实际路径。
    
    

自定义和优化

  1. 修改检测阈值和追踪阈值:在track.py中,可以设置conf_thresiou_thres参数来调整检测和追踪的敏感度。

  2. 选择检测类别:在yolov8_pytorch/detect.py中的detect函数中,可以修改class_whitelist参数来选择感兴趣的目标类别。

  3. 使用GPU进行加速:在track.py中,可以添加--device参数来指定使用GPU进行计算。

  4. 训练自己的模型:可以参考YOLOv8和DeepSort的官方实现,训练适用于自己任务的模型,并替换预训练权重。

总之,这个项目提供了一个基于YOLOv8和DeepSort的高效目标检测和追踪系统。用户可以通过修改参数和训练自己的模型来满足不同的应用需求。

你可能感兴趣的:(计算机视觉感知,目标检测,YOLO,追踪,分割)