YOLOv8+ByteTrack多目标跟踪(行人车辆计数与越界识别)

YOLOv8+ByteTrack多目标跟踪(行人车辆计数与越界识别)
共39节 2416人在学 课程详情
  • 课程介绍

    • 课程介绍
  • 基础篇

    • 多目标跟踪任务介绍
    • 多目标跟踪常用数据集
    • 多目标跟踪评估指标
  • 实践篇(Windows)

    • 安装软件环境(Nvidia驱动,CUDA和cuDNN)
    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv8
    • 项目代码下载及安装
    • 行人多目标跟踪与计数演示
    • 车辆多目标跟踪与计数演示
    • 越界识别演示
  • 实践篇(Ubuntu)

    • 安装软件环境(Nvidia驱动,CUDA和cuDNN)
    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv8
    • 项目代码下载及安装
    • 行人多目标跟踪与计数演示
    • 车辆多目标跟踪与计数演示
    • 越界识别演示
  • 原理篇

    • 马氏距离
    • 匈牙利算法
    • 卡尔曼滤波器
    • SORT多目标跟踪算法的原理
    • DeepSORT多目标跟踪算法原理
    • ByteTrack多目标跟踪算法原理
    • ByteTrack多目标跟踪论文解读(上)
    • ByteTrack多目标跟踪论文解读(下)
  • 代码解析篇

    • 项目代码概览
    • PyCharm断点调试方法
    • demo.py代码解析
    • count.py代码解析
    • zone.py代码解析
    • yolov8tracker.py代码解析
    • basetrack.py代码解析
    • byte_tracker.py代码解析
    • ByteTracker类代码解析
    • ByteTracker类update函数代码解析
    • track.py代码解析
    • matching.py代码解析
    • kalman_filter.py代码解析

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    课时介绍

    代码解析篇中使用PyCharm单步调试对ByteTrack的代码逐个文件进行讲解。课程提供代码解析文档。

    课程介绍

    ByteTrack是发表于2022年的ECCV国际会议的先进的多目标跟踪算法。YOLOv8代码中已集成了ByteTrack。本课程使用YOLOv8和ByteTrack对视频中的行人、车辆做多目标跟踪计数与越界识别,开展YOLOv8目标检测和ByteTrack多目标跟踪强强联手的应用。

    课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示,并对ByteTrack原理和代码做详细解读(使用PyCharm单步调试讲解)。

    课程包括:基础篇、实践篇、原理篇和代码解析篇。

    Ÿ  基础篇包括多目标跟踪任务介绍、常用数据集和评估指标;

    Ÿ  实践篇包括Win10和Ubuntu系统上的YOLOv8+ByteTrack的多目标跟踪计数与越界识别具体的实践操作步骤演示;

    Ÿ  原理篇中讲解了马氏距离、匈牙利算法、卡尔曼滤波器、SORT、DeepSORT和ByteTrack多目标跟踪算法的原理,并解读了ByteTrack论文;

    Ÿ  代码解析篇中使用PyCharm单步调试对ByteTrack的代码逐个文件进行讲解。课程提供代码解析文档。

    项目演示

    课程内容

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