Ultralytics YOLO 支持高效和可定制的多目标跟踪。要利用跟踪功能,可以使用yolo track命令,如下图所示: 视频对象跟踪示例 PythonCLI fromultralyticsimportYOLO# Load a pre-trained YOLO modelmodel=YOLO("yolo11n.pt")# Start tracking objects in a video# You can also use live video streams or webcam in...
修改检测阈值和追踪阈值:在track.py中,可以设置conf_thres和iou_thres参数来调整检测和追踪的敏感度。 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。 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。 训练自己的模型:可以...
yolo track算法是yolo(You Only Look Once)系列算法的一部分。yolo是一种先进的实时目标检测算法,以其快速速度和准确性而闻名。然而,原始的yolo算法只适用于单帧图像的目标检测,无法进行连续的目标跟踪。yolo track通过结合yolo算法和目标跟踪算法,实现了实时目标检测和跟踪的一体化。 第三步:yolo track的工作流程 yo...
yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc"# official detection model yolo track model=yolov8n-seg.pt source=...# official segmentation model yolo track model=path/to/best.pt source=...# custom model yolo track model=path/to/best.pt tracker="bytetrack.yaml"# b...
track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", tracker="custom_tracker.yaml") For a comprehensive list of tracking arguments, refer to the ultralytics/cfg/trackers page.Python ExamplesPersisting Tracks LoopHere is a Python script using OpenCV (cv2) and YOLO11 to run object tracking on video...
yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc"conf=0.3,iou=0.5show 跟踪器 YOLOv8还支持使用修改的跟踪器配置文件,只需复制一个配置文件即可,比如复制custom_tracker.yamlultralytics/tracker/cfg并修改配置(比如tracker_type)。
2023年,ultralytics公司发布了最新的Yolo V8,同时提供了基于该模型的跟踪实现,该实现通过调用2022年最新提出的跟踪算法BoT-SORT或ByteTrack实现目标跟踪。在Yolo V8中,实现对一个视频中运动目标跟踪的核心代码块为文件:.\ultralytics\tracker\trackers\byte_tracker.py 中类BYTETracker.update(),经过几天的整理,终于...
物体检测不足以执行速度估计。为了计算每辆车行驶的距离,我们需要能够跟踪它们。为此,我们使用BYTETrack,可在Supervision包中访问sv.ByteTrack。 Video with Tracking IDs #ultralytics import numpy as np import supervision as sv from ultralytics import YOLO ...
defdetect_and_track(self,source,show=True,logger=None):result_file=self.create_result_file()person_count=0previous_person_count=0results=self.model.track(source,show=show,stream=True,tracker=self.tracker_config,conf=self.conf,device=self.device,iou=self.iou,stream_buffer=True,classes=[0],img...
简介:YOLOv8官方支持多目标跟踪 | ByteTrack、BoT-SORT都已加入YOLOv8官方 模板跟踪是一项任务,涉及识别模板的位置和类别,然后为视频流中的检测分配唯一ID。跟踪器的输出与添加了模板ID的检测相同。 YOLOv8加入了哪些检测器? 以下跟踪算法已经实现,可以通过tracker=tracker_type.yaml实现: ...