yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计（代码+教程）

# 多目标追踪+实例分割+目标检测 YOLO (You Only Look Once) 是一个流行的目标检测算法，它能够在图像中准确地定位和识别多个物体。

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本项目是基于 YOLO 算法的目标跟踪系统，它将 YOLO 的目标检测功能与目标跟踪技术相结合，实现了实时的多目标跟踪。

在 目标追踪+语义分割+目标检测项目中，主要做了以下工作：

• 目标检测：利用 YOLO 算法进行目标检测，识别图像或视频中的各种物体，并确定它们的位置和类别。

• 目标跟踪j：通过使用跟踪算法（如卡尔曼滤波器、光流法等），对检测到的目标进行跟踪，以实现目标在视频序列中的持续跟踪。

• 实例分割:对目标检测后的目标进行mask，做到实例分割

## 跟踪算法大集合

• deepsort:

深度学习框架下的追踪算法，可以有效地处理遮挡、尺度变化和外观变化等问题。 通过深度特征提取和匹配，能够在复杂场景下实现高准确度的目标追踪。 - strongsort:

具有较强的鲁棒性和稳定性，对于复杂背景和光照变化的环境有较好的适应能力。 在处理大量目标时，能够保持较高的追踪质量。 - ocsort:

基于外观特征的追踪算法，对目标外观的描述准确度较高，适用于需要精确目标识别的场景。 在多目标追踪时，能够有效地区分不同目标并保持稳定的追踪状态。 - bytetrack:

采用了高效的特征提取和匹配策略，具有较快的处理速度和较低的计算成本。 在资源受限的环境下，能够提供良好的追踪性能，适用于嵌入式和移动设备等场景。 - botsort:

具有较好的可扩展性和灵活性，可以根据具体需求进行定制和优化。 在复杂多变的追踪场景中，能够通过参数调整和模型配置进行有效适配，提供高度定制化的追踪解决方案。

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优越性

• 实时性能优化：针对目标跟踪系统的实时性能进行优化，使其能够在实时视频流中高效地进行目标检测和跟踪。

姿态估计

• 人体关键点检测：通过图像或视频数据，识别并定位出人体的关键点，例如头部、肩膀、手肘、手腕、膝盖、脚踝等关键部位的位置。通常使用的是基于深度学习的关键点检测算法

• 多目标处理：实现了多目标跟踪功能，能够同时跟踪并管理多个目标，并在复杂场景下保持良好的跟踪性能。

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• 应用场景：将 Y项目应用于实际场景，如智能监控、自动驾驶、无人机跟踪等领域，验证其在实际应用中的效果和可靠性。

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代码部署

1. requirements,txt列表（优选Linux环境），成功运行的包，兼容性能良好。

2. 并且将yolov8.pt 和yolov8_seg.pt。放在根目录下。

3. 或者直接运行脚本，也会在线下载权重文件！

_libgcc_mutex=0.1=main _openmp_mutex=5.1=1_gnu absl-py=2.0.0=pypi_0 beautifulsoup4=4.12.2=pypi_0 boxmot=10.0.43=dev_0 ca-certificates=2023.08.22=h06a4308_0 cachetools=5.3.2=pypi_0 certifi=2023.7.22=pypi_0 cfgv=3.4.0=pypi_0 charset-normalizer=3.3.2=pypi_0 contourpy=1.1.1=pypi_0 cycler=0.12.1=pypi_0 cython=3.0.5=pypi_0 dataclasses=0.6=pypi_0 distlib=0.3.7=pypi_0 filelock=3.13.1=pypi_0 filterpy=1.4.5=pypi_0 fonttools=4.43.1=pypi_0 ftfy=6.1.1=pypi_0 future=0.18.3=pypi_0 gdown=4.7.1=pypi_0 gitdb=4.0.11=pypi_0 gitpython=3.1.40=pypi_0 google-auth=2.23.4=pypi_0 google-auth-oauthlib=1.0.0=pypi_0 grpcio=1.59.2=pypi_0 identify=2.5.31=pypi_0 idna=3.4=pypi_0 importlib-metadata=6.8.0=pypi_0 importlib-resources=6.1.0=pypi_0 joblib=1.3.2=pypi_0 kiwisolver=1.4.5=pypi_0 lapx=0.5.5=pypi_0 ld_impl_linux-64=2.38=h1181459_1 libffi=3.4.4=h6a678d5_0 libgcc-ng=11.2.0=h1234567_1 libgomp=11.2.0=h1234567_1 libstdcxx-ng=11.2.0=h1234567_1 loguru=0.7.2=pypi_0 markdown=3.5.1=pypi_0 markupsafe=2.1.3=pypi_0 matplotlib=3.7.3=pypi_0 ncurses=6.4=h6a678d5_0 nodeenv=1.8.0=pypi_0 numpy=1.24.4=pypi_0 oauthlib=3.2.2=pypi_0 opencv-python=4.8.1.78=pypi_0 openssl=3.0.11=h7f8727e_2 packaging=23.2=pypi_0 pandas=2.0.3=pypi_0 pillow=10.1.0=pypi_0 pip=23.3=py38h06a4308_0 platformdirs=3.11.0=pypi_0 pre-commit=3.5.0=pypi_0 protobuf=4.25.0=pypi_0 psutil=5.9.6=pypi_0 py-cpuinfo=9.0.0=pypi_0 pyasn1=0.5.0=pypi_0 pyasn1-modules=0.3.0=pypi_0 pyparsing=3.1.1=pypi_0 pysocks=1.7.1=pypi_0 python=3.8.18=h955ad1f_0 python-dateutil=2.8.2=pypi_0 pytz=2023.3.post1=pypi_0 pyyaml=6.0.1=pypi_0 readline=8.2=h5eee18b_0 regex=2023.10.3=pypi_0 requests=2.31.0=pypi_0 requests-oauthlib=1.3.1=pypi_0 rsa=4.9=pypi_0 scikit-learn=1.3.2=pypi_0 scipy=1.10.1=pypi_0 seaborn=0.13.0=pypi_0 setuptools=68.0.0=py38h06a4308_0 six=1.16.0=pypi_0 smmap=5.0.1=pypi_0 soupsieve=2.5=pypi_0 sqlite=3.41.2=h5eee18b_0 tabulate=0.9.0=pypi_0 tensorboard=2.14.0=pypi_0 tensorboard-data-server=0.7.2=pypi_0 thop=0.1.1-2209072238=pypi_0 threadpoolctl=3.2.0=pypi_0 tk=8.6.12=h1ccaba5_0 torch=1.7.0=pypi_0 torchvision=0.8.1=pypi_0 tqdm=4.66.1=pypi_0 typing-extensions=4.8.0=pypi_0 tzdata=2023.3=pypi_0 ultralytics=8.0.146=pypi_0 urllib3=2.0.7=pypi_0 virtualenv=20.24.6=pypi_0 wcwidth=0.2.9=pypi_0 werkzeug=3.0.1=pypi_0 wheel=0.41.2=py38h06a4308_0 xz=5.4.2=h5eee18b_0 yacs=0.1.8=pypi_0 yolox=0.3.0=pypi_0 zipp=3.17.0=pypi_0 zlib=1.2.13=h5eee18b_0

你只需要输入以下指令：即可配置好环境！！！

conda create --name yolo_track --file requiremnts.txt

目标检测运行

运行脚本：

$ python examples/track.py --yolo-model yolov8n # bboxes only python examples/track.py --yolo-model yolo_nas_s # bboxes only python examples/track.py --yolo-model yolox_n # bboxes only yolov8n-seg # bboxes + segmentation masks yolov8n-pose # bboxes + pose estimation

目标跟踪

目标跟踪 脚本：

$ python examples/track.py --tracking-method deepocsort strongsort ocsort bytetrack botsort

## ReID 模型 在追踪过程中，一些跟踪方法结合外观描述和运动信息。对于那些使用外观描述的方法，你可以根据自己的需求从 ReID 模型库中选择一个 ReID 模型。这些模型可以通过 reid_export.py 脚本进一步优化以满足你的需求。

$ python examples/track.py --source 0 --reid-model lmbn_n_cuhk03_d.pt # lightweight osnet_x0_25_market1501.pt mobilenetv2_x1_4_msmt17.engine resnet50_msmt17.onnx osnet_x1_0_msmt17.pt clip_market1501.pt # heavy clip_vehicleid.pt ...

结果展示

下文展示了具体的视频实现效果！

视频展示链接