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Py

  本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对行人目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的行人目标图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。

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