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AI项目二十：基于YOLOv8实例分割的DeepSORT多目标跟踪_自己写yolov8代码怎么加入deepsort

作者：不正经 | 2024-05-30 13:18:04

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自己写yolov8代码怎么加入deepsort

若该文为原创文章，转载请注明原文出处。

前面提及目标跟踪使用的方法有很多，更多的是Deepsort方法。

本篇博客记录YOLOv8的实例分割+deepsort视觉跟踪算法。结合YOLOv8的目标检测分割和deepsort的特征跟踪，该算法在复杂环境下确保了目标的准确与稳定跟踪。在计算机视觉中，这种跟踪技术在安全监控、无人驾驶等领域有着广泛应用。

源码地址：GitHub - MuhammadMoinFaisal/YOLOv8_Segmentation_DeepSORT_Object_Tracking: YOLOv8 Segmentation with DeepSORT Object Tracking (ID + Trails)

感谢Muhammad Moin

一、环境搭建教程

使用的是Anaconda3，环境自行安装，可以参考前面的文章搭建。

1、创建虚拟环境

conda create -n YOLOv8-Seg-Deepsort python=3.8

2、激活

conda activate YOLOv8-Seg-Deepsort

二、下载代码

代码可以使用源码，也可以使用我的，我把YOLOv8_Segmentation_DeepSORT_Object_Tracking和YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking整合在一起了。

下载地址：

Yinyifeng18/YOLOv8_Segmentation_DeepSORT_Object_Tracking (github.com)

git clone https://github.com/Yinyifeng18/YOLOv8_Segmentation_DeepSORT_Object_Tracking.git

三、、安装依赖项

pip install -e ".[dev]"

如果使用的是源码，会出现下面错误：

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'
 
Set the environment variable HYDRA_FULL_ERROR=1 for a complete stack trace.

出错错误的原因是所用的代码是依赖于旧版本的Numpy。您可以将你的Numpy版本降级到1.23.5。

pip install numpy==1.23.5

四、测试

1、转到检测或分割目录下

cd YOLOv8_Segmentation_DeepSORT_Object_Tracking\ultralytics\yolo\v8\detect

或

cd YOLOv8_Segmentation_DeepSORT_Object_Tracking\ultralytics\yolo\v8\segment

2、测试

python predict.py model=yolov8l.pt source="test3.mp4" show=True

或

python predict.py model=yolov8x-seg.pt source="test3.mp4" show=True

使用是实例分割测试，运行结果。

如果想保存视频，直接参数save=True

五、代码説明

DeepSort需要DeepSORT 文件，下载地址是：

  1.  
  2. https://drive.google.com/drive/folders/1kna8eWGrSfzaR6DtNJ8_GchGgPMv3VC8?usp=sharing

  • 下载DeepSORT Zip文件后，将其解压缩到子文件夹中，然后将deep_sort_pytorch文件夹放入ultralytics/yolo/v8/segment文件夹中

  • 目录结果如下

这里直接附predict.py代码

  1. # Ultralytics YOLO 
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