YOLOv8 deepsort
时间: 2025-01-10 12:48:56 浏览: 95
### YOLOv8与DeepSort结合实现物体检测和追踪
#### 环境准备
为了能够顺利运行YOLOv8与DeepSort相结合的目标检测和跟踪程序,需先准备好相应的开发环境。这包括安装Python以及必要的库文件,如PyTorch等机器学习框架和支持工具。
#### 下载并配置项目
获取`YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking`项目的源代码是一个重要的起点。可以从指定仓库地址克隆最新版本的代码至本地环境中[^1]:
```bash
git clone https://github.com/junhongnb/YOLOv8-DeepSort-Object-Tracking.git
cd YOLOv8-DeepSort-Object-Tracking
```
接着按照官方文档说明完成依赖项的安装,确保所有必需组件都已就绪以便后续操作。
#### 数据预处理
对于自定义的数据集,在正式开始之前要对其进行适当格式化转换,使其符合模型输入的要求。通常情况下这意味着创建标签文件并将图像调整为统一尺寸。
#### 训练过程概述
当一切准备工作完成后就可以着手于训练阶段了。通过修改配置参数来适应特定应用场景下的需求,比如设置初始权重路径、迭代次数上限以及其他超参选项。具体命令可能类似于下面这样(实际执行前请参照官方指南确认细节):
```bash
python train.py --data custom_data.yaml --cfg yolov8n-seg.yaml --weights '' --batch-size 16
```
此处仅提供了一个简化版的例子用于示意;真实场景下还需考虑更多因素以优化性能表现。
#### 实现目标检测与跟踪功能
一旦拥有了经过良好调优后的检测器之后,则可以利用它配合DeepSort来进行实时多对象跟踪任务。核心思路在于每次接收到新帧时先由YOLOv8负责识别其中存在的实体位置信息,随后交给DeepSort模块进一步关联历史轨迹从而形成连续稳定的运动记录[^2]。
以下是简单的伪代码展示这一流程的工作原理:
```python
from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort
import cv2
tracker = DeepSort(max_age=30, n_init=2)
def process_frame(frame):
detections = yolo_v8.detect_objects(frame) # 使用YOLOv8得到当前帧中的检测框
tracked_objects = tracker.update_tracks(detections, frame=frame)
for track in tracked_objects:
if not track.is_confirmed():
continue
bbox = track.to_tlbr()
id = track.track_id
# 绘制边界框及ID编号
cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (255, 0, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'ID-{id}', (int(bbox[0]), int(bbox[1])-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (255, 255, 255), 2)
return frame
```
这段代码片段展示了如何集成两个部分的功能——先是调用YOLOv8获得候选区域列表,再传递给DeepSort实例进行更新维护现有踪迹集合的操作,并最终返回带有标注信息的结果画面供可视化呈现之用。
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