💡💡💡本文摘要：介绍了YOLOv8自带的目标跟踪技术以及评价指标，并教会你如何在YOLOv8使用
1.YOLOv8自带两种跟踪方法
ultralytics/cfg/trackers/文件夹下
1.1 ByteTrack介绍
https://arxiv.org/pdf/2110.06864.pdf
摘要：沿着多目标跟踪（MOT）中tracking-by-detection的范式，我们提出了一种简单高效的数据关联方法BYTE。 利用检测框和跟踪轨迹之间的相似性，在保留高分检测结果的同时，从低分检测结果中去除背景，挖掘出真正的物体（遮挡、模糊等困难样本），从而降低漏检并提高轨迹的连贯性。BYTE能轻松应用到9种state-of-the-art的MOT方法中，并取得1-10个点不等的IDF1指标的提升。基于BYTE我们提出了一个跟踪方法ByteTrack，首次以30 FPS的运行速度在MOT17上取得80.3 MOTA，77.3 IDF1和63.1 HOTA。
1.2 BoT-SORT介绍
论文： https://arxiv.org/pdf/2206.14651.pdf
针对基于检测的多目标跟踪，提出了三种主要修改改进方法，融合入ByteTrack，从而呈现出两种新的跟踪器：BoT-SORT和BoT-SORT-ReID（BoT-SORT的延申，包含了重新识别模块re-identification module）
2.评价指标
原图详见：MOT Challenge - Results
详见：MOT多目标跟踪评价指标及计算代码（持续更新） - 知乎
3.YOLOv8如何进行目标跟踪
3.1 运行代码如下
from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('yolov8n.pt') model.track(source='test.mp4',imgsz=640,project='runs/track',name='exp',save=False,show=True,tracker="ultralytics/cfg/trackers/bytetrack.yaml")
YOLOv8原创自研
https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482
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💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！
目录
原创自研
CBAM魔改，升级
卷积魔改，升级版本
注意力机制
自研检测头
2024年前沿最新成果
计算机视觉顶会创新
原创自研
CBAM魔改，升级
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2.自研独家创新BSAM注意力 ，基于CBAM升级
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注意力机制
1. SENet v2，Squeeze-Excitation模块融合Dense Layer，效果秒杀SENet
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自研检测头
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2024年前沿最新成果
1.多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv) | 全局感受野的空间金字塔 (Improve-SPPF)算法 | CA注意力改进版
YOLOv8独家原创改进： 多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv) | 全局感受野的空间金字塔 (Improve-SPPF)算法 | CA注意力改进版-CSDN博客
计算机视觉顶会创新
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