YOLOv8_ ByteTrack目标跟踪、模型部署 YOLOv8目前支持BoT-SORT和ByteTrack两种多目标跟踪算法,默认的目标跟踪算法为BoT-SORT 如果要使用ByteTrack跟踪算法,可以添加命令行参数tracker=bytetrack.yaml 一、 VisDrone2019数据集 VisDrone:无人机目标检测和追踪基准数据集。(Detection and Tracking Meet Drones Challenge, IEEE...
跟踪(Track)模式:将您的目标检测模型扩展到实时跟踪应用中。 基准(Benchmark)模式:在不同部署环境中分析模型的速度和准确性。 所以,本文也会按照该顺序,逐步讲解。 安装Ultralytics 一般来说,直接使用 pip 安装即可。 #从PyPI安装ultralytics包 pip install ultralytics 安装ultralytics 之后,在项目中使用 YOLO ...
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...
1) 200张全上,直接在32轮过拟合,推测原因是场景太单一,大量类似和重复的图片导致了过拟合; 2)缩减了训练集图片数量,直接缩到56张,发现person 和 track 的识别成功率很高。置信度都在0.75以上。但plate一个也没有识别出来。同时黑天会降低人和车的识别效果。 此时,开始注意样本的均衡性。单独截图了很多车牌的特写...
model.track(frame, persist=True) 1. 2. 在目标追踪的上下文中,persist 参数通常用于控制追踪器的行为,特别是在处理视频帧序列时。当persist=True 时,这通常意味着追踪器会在连续的帧之间保持或“记住”追踪的目标。 具体来说,如果 persist=True: 连续性:当目标在视频帧之间移动时,追踪器会尝试在后续帧中找到...
Track 模块,轨迹类,用于保存一个Track的状态信息,是一个基本单位。 Tracker 模块,Tracker模块掌握最核心的算法,卡尔曼滤波和匈牙利算法都是通过调用这个模块来完成的。 3.1、核心模块 3.1.1、Detection类 importnumpyasnp classDetection(object): #...
将YOLO行人检测和deepsort算法结合,并通过设置基本阈值参数控制轨迹预测的欧式距离。通过搭建本项目可应用于城市商业街道、人行道、校园道路场景,使用其得出的人员流动数据,帮助公共交通和安全管理。最终得到的使用效果如下: track_colors = get_colors_for_classes(max_colors)result = np.asarray(image)font = cv2....
跟踪参数 跟踪配置与预测模式共享属性,例如conf、iou和show。如需进一步配置,请参阅预测模型页面。 1 2 3 4 5 fromultralyticsimportYOLO # Configure the tracking parameters and run the tracker model=YOLO('yolov8n.pt') results=model.track(source="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc", conf=0.3, iou=...
(2)修改track.py中DeepSort类实例的参数定义 deepsort = DeepSort( cfg.DEEPSORT.MODEL_TYPE, cfg.DEEPSORT.REID_CKPT, # 添加checkpoint路径 device, max_dist=cfg.DEEPSORT.MAX_DIST, max_iou_distance=cfg.DEEPSORT.MAX_IOU_DISTANCE, max_age=cfg.DEEPSORT.MAX_AGE, ...