YOLOv8界面-目标检测+语义分割+追踪+姿态识别（姿态估计）+界面DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI

YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI：全面解决方案，涵盖目标检测、跟踪和人体姿态估计

YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI是一个多功能图形用户界面，旨在充分发挥YOLOv8在目标检测/跟踪和人体姿态估计/跟踪方面的能力，与图像、视频或实时摄像头流进行无缝集成。支持该应用的Python脚本使用ONNX格式的YOLOv8模型，确保各种人工智能（AI）任务的高效和准确执行。

全面的AI任务

该应用支持一系列AI任务，包括：

• 目标检测： 使用YOLOv8模型在图像或视频帧中准确检测和识别对象。

• 姿态估计： 估计和跟踪人体姿态，提供有关身体运动和配置的见解。

• 分割： 利用YOLOv8进行分割任务，区分并划定图像中的特定区域。
  

多样的模型支持

YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI支持多个YOLOv8变体，允许用户选择最适合其需求的模型。支持的YOLOv8模型包括：

• YOLOv8n
• YOLOv8s
• YOLOv8m
• YOLOv8l
• YOLOv8x

先进的跟踪算法

为增强跟踪功能，该应用集成了两个强大的跟踪器：

• DeepSort： 利用DeepSort进行强大且准确的对象跟踪，提供在连续帧之间平滑跟踪的功能。

• ByteTrack： 充分发挥ByteTrack的先进跟踪能力，提供高精度的跟踪性能。
  

灵活的输入源

YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI适应各种输入源，使其适用于不同的场景：

• 本地文件： 处理存储在系统本地的图像或视频。

• 摄像头： 直接捕获和分析连接摄像头的实时视频流。

• RTSP-流： 从RTSP源流式传输视频输入，增强应用的灵活性。

安装说明

要设置YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI，请按照以下简单的安装步骤进行：

使用Pip：

pip install -r requirements.txt

使用Conda：

conda env create -f environment.yml

# 激活Conda环境
conda activate yolov8_gui

模型权重下载

在运行应用程序之前，请通过执行以下命令下载所需的模型权重：

python download_weights.py

下载的模型文件将保存在**weights/**文件夹中。

入门

使用以下命令运行应用程序：

python main.py

体验YOLOv8-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI的全面功能，将目标检测、跟踪和人体姿态估计无缝结合，适用于各种应用场景。通过其多功能性和高度灵活的输入源支持，该应用成为处理视觉任务的理想选择，为用户提供了强大的工具，帮助他们在图像和视频中发现更多的信息。

代码获取

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