YOLOv8添加DeepSORT目标追踪算法_yolov8+deepsort

今年公司ultralytics发布了最新的YOLOv8目标检测模型，同时提供了基于该模型的跟踪实现，该实现通过调用2022年最新提出的跟踪算法BoT-SORT或ByteTrack实现目标跟踪。

多目标追踪算法核心思想是将目标检测和目标跟踪分离开来，首先使用目标检测算法对视频帧中的目标进行检测，然后将检测到的目标转化为特征向量，使用深度学习模型对目标特征进行学习， 最后使用==卡尔曼滤波器==对目标进行跟踪，实现对目标的连续跟踪。 DeepSort的优点是实时性高、准确率高、鲁棒性强，可以应用于多种场景，如人脸识别、车辆跟 踪等。同时，DeepSort还具有可扩展性强的优点，可以根据不同的应用场景进行定制化的优化。本文基于YOLOv8+DeepSORT实现目标检测及跟踪。

首先去GitHub官网将项目下载或者拉下来

网址：MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking: YOLOv8 Object Tracking using PyTorch, OpenCV and DeepSORT (github.com)然后按照readme文档将环境配置好

pip install -e '.[dev]'

进入到detect中

cd ultralytics/yolo/v8/detect

接着得去下面的网址下载一个DeepSORT文件（需要挂梯子，不然下不了，下不了的可以私信我）
https://drive.google.com/drive/folders/1kna8eWGrSfzaR6DtNJ8_GchGgPMv3VC8?usp=sharing

然后运行

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

其中运行命令的时候会出现很多报错，大部分是应为环境的关系，还有一些包版本冲突问题，这里因为已经过一段时间了，我当时报错没有记录下来，都是一条条去解决的，问题不是很大，如果有报错不会的可以私信我，尽量看看。