基于YOLOv8/v5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统
简介
本资源文件提供了一个基于YOLOv8/v5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统的完整实现。该系统结合了最新的YOLOv8和YOLOv5进行高效的目标检测，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。
主要内容
- 深度学习代码：包含YOLOv8和YOLOv5的模型训练和预测代码，以及ByteTrack算法的实现。
- UI界面实现：使用PySide6开发的用户界面，提供直观的操作体验，支持图片、视频、实时摄像头和批量文件处理等多种功能。
- 训练数据集：包含5542张高质量图像，涵盖多种场景，用于模型的训练和测试。
系统特点
- 高效目标检测：利用YOLOv8和YOLOv5进行快速且准确的目标检测。
- 精确目标跟踪：通过ByteTrack算法实现稳定的目标跟踪，即使在复杂场景中也能保持高准确性。
- 用户友好界面：提供直观的用户界面，方便非技术用户操作。
- 丰富的数据集：包含多样化的训练数据，确保模型在各种场景下的泛化能力。
使用说明
- 环境配置：请参考代码中的
requirements.txt文件，安装所需的Python库。 - 模型训练：使用提供的训练数据集进行模型训练，具体步骤请参考代码中的训练脚本。
- 系统运行：运行UI界面程序，选择图片、视频或启动摄像头进行多目标检测与跟踪。
贡献与反馈
欢迎对该项目进行贡献和反馈。如果您有任何问题或建议，请在GitHub仓库中提交Issue。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
通过本资源文件，您可以快速构建和部署一个高效的多目标检测计数与跟踪系统，适用于多种实际应用场景。