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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1

fromultralyticsimportYOLO#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1

fromultralyticsimportYOLOmodel=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2

fromultralyticsimportYOLOmodel=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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