YOLOv8官方支持多目標(biāo)跟蹤 | ByteTrack、BoT-SORT都已加入YOLOv8官方
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【資料圖】
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模板跟蹤是一項任務(wù),涉及識別模板的位置和類別,然后為視頻流中的檢測分配唯一ID。跟蹤器的輸出與添加了模板ID的檢測相同。
YOLOv8加入了哪些檢測器?以下跟蹤算法已經(jīng)實現(xiàn),可以通過 tracker=tracker_type.yaml實現(xiàn):
BoT-SORT - botsort.yamlByteTrack - bytetrack.yaml默認(rèn)跟蹤器為:BoT-SORT
Tracking將訓(xùn)練好的 YOLOv8n/YOLOv8n-seg model加入到不同的跟蹤器之中里進(jìn)行視頻流的檢測和跟蹤。
示例1fromultralyticsimportYOLO#Loadamodelmodel=YOLO("yolov8n.pt")#loadanofficialdetectionmodelmodel=YOLO("yolov8n-seg.pt")#loadanofficialsegmentationmodelmodel=YOLO("path/to/best.pt")#loadacustommodel#Trackwiththemodelresults=model.track(source="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc",show=True)results=model.track(source="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc",show=True,tracker="bytetrack.yaml")命令行如下
yolotrackmodel=yolov8n.ptsource="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc"#officialdetectionmodelyolotrackmodel=yolov8n-seg.ptsource=...#officialsegmentationmodelyolotrackmodel=path/to/best.ptsource=...#custommodelyolotrackmodel=path/to/best.pttracker="bytetrack.yaml"#bytetracktracker
與上述用法一樣,YOLOv8支持用于跟蹤的檢測和分割模型,只需加載相應(yīng)的(檢測或分割)模型即可。
配置跟蹤跟蹤與預(yù)測共享配置,即“conf”、“iou”、“show”。更多配置請參考 predict page。
示例1fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("yolov8n.pt")results=model.track(source="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc",conf=0.3,iou=0.5,show=True)命令行如下
yolotrackmodel=yolov8n.ptsource="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc"conf=0.3,iou=0.5show跟蹤器
YOLOv8還支持使用修改的跟蹤器配置文件,只需復(fù)制一個配置文件即可,比如復(fù)制 custom_tracker.yamlultralytics/tracker/cfg并修改配置(比如 tracker_type)。
示例2fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("yolov8n.pt")results=model.track(source="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc",tracker="custom_tracker.yaml")命令行如下
yolotrackmodel=yolov8n.ptsource="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc"tracker="custom_tracker.yaml"
具體可以參考ultralytics/tracker/cfg。
參考[1].https://github.com/ultralytics/ultralytics.
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