yolov11自带的跟踪
时间: 2025-01-17 07:58:04 浏览: 196
截至当前最新版本的信息显示,YOLO系列已经发展到YOLOv8,并未有关于YOLOv11的具体资料或官方发布说明[^1]。因此无法提供关于YOLOv11自带目标跟踪功能及其使用方法的确切描述。
对于现有最接近版本YOLOv8而言,其确实集成了两种内置的目标跟踪方式:
### YOLOv8 的目标跟踪特性
#### 方法一:SORT (Simple Online and Realtime Tracking)
这种方法主要依赖于检测框的位置和大小来进行简单的数据关联操作来完成跟踪任务。它适用于场景较为简单的情况,在计算资源有限的情况下表现出良好的性能。
#### 方法二:ByteTrack
这是一种更先进的在线联合检测与跟踪算法,能够处理遮挡等问题,提供了更加鲁棒的多目标跟踪效果。相比SORT,ByteTrack可以更好地应对复杂环境下的挑战。
为了利用这些功能,通常的操作流程如下所示:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 设置追踪器配置文件路径
tracker_config_path = 'path/to/tracker.yaml'
# 对视频进行预测并启用跟踪模块
results = model.track(source='video.mp4', tracker=tracker_config_path)
```
上述代码片段展示了如何加载YOLOv8模型并对给定源(如视频)应用跟踪功能。需要注意的是`tracker_config_path`应指向具体的跟踪配置文件位置,这取决于所选用的方法(SORT 或 ByteTrack)[^3]。
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