AI项目二十：基于YOLOv8实例分割的DeepSORT多目标跟踪
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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。
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\segment2、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：
-
- 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
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