YOLOv8界面-目标检测+语义分割+追踪+姿态识别(姿态估计)+界面DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI

本文主要是介绍YOLOv8界面-目标检测+语义分割+追踪+姿态识别(姿态估计)+界面DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI:全面解决方案,涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计

YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI是一个多功能图形用户界面,旨在充分发挥YOLOv8在目标检测/跟踪和人体姿态估计/跟踪方面的能力,与图像、视频或实时摄像头流进行无缝集成。支持该应用的Python脚本使用ONNX格式的YOLOv8模型,确保各种人工智能(AI)任务的高效和准确执行。

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全面的AI任务

该应用支持一系列AI任务,包括:

  • 目标检测: 使用YOLOv8模型在图像或视频帧中准确检测和识别对象。

  • 姿态估计: 估计和跟踪人体姿态,提供有关身体运动和配置的见解。

  • 分割: 利用YOLOv8进行分割任务,区分并划定图像中的特定区域。
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多样的模型支持

YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI支持多个YOLOv8变体,允许用户选择最适合其需求的模型。支持的YOLOv8模型包括:

  • YOLOv8n
  • YOLOv8s
  • YOLOv8m
  • YOLOv8l
  • YOLOv8x

先进的跟踪算法

为增强跟踪功能,该应用集成了两个强大的跟踪器:

  • DeepSort: 利用DeepSort进行强大且准确的对象跟踪,提供在连续帧之间平滑跟踪的功能。

  • ByteTrack: 充分发挥ByteTrack的先进跟踪能力,提供高精度的跟踪性能。
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灵活的输入源

YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI适应各种输入源,使其适用于不同的场景:

  • 本地文件: 处理存储在系统本地的图像或视频。

  • 摄像头: 直接捕获和分析连接摄像头的实时视频流。

  • RTSP-流: 从RTSP源流式传输视频输入,增强应用的灵活性。

安装说明

要设置YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI,请按照以下简单的安装步骤进行:

使用Pip:

pip install -r requirements.txt

使用Conda:

conda env create -f environment.yml# 激活Conda环境
conda activate yolov8_gui

模型权重下载

在运行应用程序之前,请通过执行以下命令下载所需的模型权重:

python download_weights.py

下载的模型文件将保存在**weights/**文件夹中。

入门

使用以下命令运行应用程序:

python main.py

体验YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI的全面功能,将目标检测、跟踪和人体姿态估计无缝结合,适用于各种应用场景。通过其多功能性和高度灵活的输入源支持,该应用成为处理视觉任务的理想选择,为用户提供了强大的工具,帮助他们在图像和视频中发现更多的信息。

代码获取

call me qq:1309399183

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