YOLOv8是一種先進(jìn)的目標(biāo)檢測算法，結(jié)合多種算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)追蹤、實(shí)例分割和姿態(tài)估計(jì)功能。該算法在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。
首先，YOLOv8算法采用了You Only Look Once（YOLO）的思想，通過單次前向傳遞將目標(biāo)檢測問題轉(zhuǎn)化為回歸問題。它使用了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠快速而準(zhǔn)確地檢測圖像中的多個(gè)目標(biāo)。相比于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法，YOLOv8具有更高的檢測速度和更好的性能。
其次，YOLOv8結(jié)合了多算法多目標(biāo)追蹤技術(shù)，可以對檢測到的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，并保持軌跡的連續(xù)性。這意味著即使目標(biāo)在圖像中移動或發(fā)生遮擋，算法也能夠準(zhǔn)確地追蹤目標(biāo)并給出其位置和運(yùn)動狀態(tài)。
此外，YOLOv8還具備實(shí)例分割的能力，可以將圖像中的每個(gè)目標(biāo)分割為像素級的精確區(qū)域。通過識別目標(biāo)邊界，YOLOv8能夠更好地理解目標(biāo)的形狀和結(jié)構(gòu)，提供更詳細(xì)的目標(biāo)描述。
最后，YOLOv8還包括姿態(tài)估計(jì)功能，可以估計(jì)目標(biāo)的姿態(tài)和姿勢。這對于許多應(yīng)用場景如人體運(yùn)動分析、動作識別等具有重要意義。
綜上所述，YOLOv8結(jié)合了多種算法，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)檢測、多目標(biāo)追蹤、實(shí)例分割和姿態(tài)估計(jì)等多種功能。它在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，可以應(yīng)用于智能監(jiān)控、自動駕駛、人機(jī)交互等眾多領(lǐng)域，為各種應(yīng)用提供了高效且精確的解決方案。
多目標(biāo)追蹤+實(shí)例分割+目標(biāo)檢測
YOLO?(You Only Look Once) 是一個(gè)流行的目標(biāo)檢測算法，它能夠在圖像中準(zhǔn)確地定位和識別多個(gè)物體。
- 本項(xiàng)目是基于 YOLO 算法的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，它將 YOLO 的目標(biāo)檢測功能與目標(biāo)跟蹤技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的多目標(biāo)跟蹤。
- 在 目標(biāo)追蹤+語義分割+目標(biāo)檢測項(xiàng)目中，主要做了以下工作：
- 目標(biāo)檢測：利用 YOLO 算法進(jìn)行目標(biāo)檢測，識別圖像或視頻中的各種物體，并確定它們的位置和類別。
- 目標(biāo)跟蹤j：通過使用跟蹤算法（如卡爾曼濾波器、光流法等），對檢測到的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)在視頻序列中的持續(xù)跟蹤。
- 實(shí)例分割:對目標(biāo)檢測后的目標(biāo)進(jìn)行mask，做到實(shí)例分割
跟蹤算法大集合
- deepsort:
- 深度學(xué)習(xí)框架下的追蹤算法，可以有效地處理遮擋、尺度變化和外觀變化等問題。 通過深度特征提取和匹配，能夠在復(fù)雜場景下實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確度的目標(biāo)追蹤。
- strongsort:
- 具有較強(qiáng)的魯棒性和穩(wěn)定性，對于復(fù)雜背景和光照變化的環(huán)境有較好的適應(yīng)能力。 在處理大量目標(biāo)時(shí)，能夠保持較高的追蹤質(zhì)量。
- ocsort:
- 基于外觀特征的追蹤算法，對目標(biāo)外觀的描述準(zhǔn)確度較高，適用于需要精確目標(biāo)識別的場景。
- 在多目標(biāo)追蹤時(shí)，能夠有效地區(qū)分不同目標(biāo)并保持穩(wěn)定的追蹤狀態(tài)。
- bytetrack:
- 采用了高效的特征提取和匹配策略，具有較快的處理速度和較低的計(jì)算成本。
- 在資源受限的環(huán)境下，能夠提供良好的追蹤性能，適用于嵌入式和移動設(shè)備等場景。
- botsort:
- 具有較好的可擴(kuò)展性和靈活性，可以根據(jù)具體需求進(jìn)行定制和優(yōu)化。
- 在復(fù)雜多變的追蹤場景中，能夠通過參數(shù)調(diào)整和模型配置進(jìn)行有效適配，提供高度定制化的追蹤解決方案。
優(yōu)越性
實(shí)時(shí)性能優(yōu)化：針對目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能進(jìn)行優(yōu)化，使其能夠在實(shí)時(shí)視頻流中高效地進(jìn)行目標(biāo)檢測和跟蹤。
姿態(tài)估計(jì)
人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測：通過圖像或視頻數(shù)據(jù)，識別并定位出人體的關(guān)鍵點(diǎn)，例如頭部、肩膀、手肘、手腕、膝蓋、腳踝等關(guān)鍵部位的位置。通常使用的是基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點(diǎn)檢測算法
多目標(biāo)處理：實(shí)現(xiàn)了多目標(biāo)跟蹤功能，能夠同時(shí)跟蹤并管理多個(gè)目標(biāo)，并在復(fù)雜場景下保持良好的跟蹤性能。
?
應(yīng)用場景：將 Y項(xiàng)目應(yīng)用于實(shí)際場景，如智能監(jiān)控、自動駕駛、無人機(jī)跟蹤等領(lǐng)域，驗(yàn)證其在實(shí)際應(yīng)用中的效果和可靠性。
代碼部署
- requirements,txt列表（優(yōu)選Linux環(huán)境），成功運(yùn)行的包，兼容性能良好。
- 并且將yolov8.pt 和yolov8_seg.pt。放在根目錄下。
- 或者直接運(yùn)行腳本，也會在線下載權(quán)重文件！
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ultralytics=8.0.146=pypi_0
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wheel=0.41.2=py38h06a4308_0
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yolox=0.3.0=pypi_0
zipp=3.17.0=pypi_0
zlib=1.2.13=h5eee18b_0
?你只需要輸入以下指令：即可配置好環(huán)境！??！
?
conda create --name yolo_track --file requiremnts.txt
目標(biāo)檢測運(yùn)行
運(yùn)行腳本：
$ python examples/track.py --yolo-model yolov8n # bboxes only
python examples/track.py --yolo-model yolo_nas_s # bboxes only
python examples/track.py --yolo-model yolox_n # bboxes only
yolov8n-seg # bboxes + segmentation masks
yolov8n-pose # bboxes + pose estimation
ReID 模型
在追蹤過程中，一些跟蹤方法結(jié)合外觀描述和運(yùn)動信息。對于那些使用外觀描述的方法，你可以根據(jù)自己的需求從 ReID 模型庫中選擇一個(gè) ReID 模型。這些模型可以通過 reid_export.py 腳本進(jìn)一步優(yōu)化以滿足你的需求。
$ python examples/track.py --source 0 --reid-model lmbn_n_cuhk03_d.pt # lightweight
osnet_x0_25_market1501.pt
mobilenetv2_x1_4_msmt17.engine
resnet50_msmt17.onnx
osnet_x1_0_msmt17.pt
clip_market1501.pt # heavy
clip_vehicleid.pt
...
結(jié)果展示
下文展示了具體的視頻實(shí)現(xiàn)效果！
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