原理介绍ByteTrack是字节跳动与2021年10月份公开的一个全新的多目标跟踪算法，原论文是《ByteTrack:Multi-ObjectTrackingbyAssociatingEveryDetectionBox》。ByteTrak的MOTA和FPS等指标上都实现了较好的性能，要优于现有的大多数MOT（多目标追踪）算法。github地址：https://git

摘要：之前的多目标检测与跟踪系统升级到现在的v2.0版本，本博客详细介绍了基于YOLOv8/YOLOv5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统。该系统利用最新的YOLOv8和YOLOv5进行高效目标检测，并通过ByteTrack算法实现精确的目标跟踪，适用于多种场景如人群监控、交通流量分析等。系统设计

概述ByteTrack在多目标跟踪领域取得了显著成就，但依赖运动信息（IoU）进行关联的机制存在局限性。为了弥补这一不足，SMILETrack提出一种集成了外观特征的最先进的多目标跟踪（SoTA）模型。在多目标跟踪的两大类别中，单独检测与嵌入模型（SDE）和联合检测与嵌入模型（JDE）各有优势与挑战。SDE

文章目录yolox_modelYOLOPAFPNYOLOXHeadmodel损失计算初步筛选SimOTA求解附：网络结构ClsheadCls_convsCls_predsRegheadReg_convsReg_predsObjheadObj_predsyolox_modelyolox_model主要包括以下几个文件:yolox.py、yolo_pafpn.py以及yolo_head.pytrain时