yolov8-streamlit-detection-tracking

YOLOv8和Streamlit打造的实时目标检测追踪应用

YOLOv8 Streamlit 实时目标检测对象追踪计算机视觉 Github 开源项目

该项目基于YOLOv8和Streamlit开发，提供实时目标检测和追踪功能的Web应用。支持RTSP、UDP、YouTube等多种视频源，以及静态视频和图像处理。用户可通过直观界面调整模型参数，查看可视化结果并下载。项目展示了计算机视觉与Web应用的集成，适合学习和演示目的。

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介绍相关项目

darknet - 开源实时目标检测框架及YOLO算法

DarknetGithubYOLO开源项目目标检测神经网络计算机视觉

Darknet是一个开源神经网络框架,为YOLO实时目标检测系统提供基础。最新的YOLOv7算法在5-160 FPS范围内性能优异,超越了同类检测器。项目支持Linux和Windows平台,提供预训练模型、详细构建指南和命令行操作接口,方便用户进行目标检测、模型训练等任务。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包

GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测

MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。

yolov9-face-detection - YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现

GithubWIDER Face数据集YOLOv9人脸检测开源项目深度学习计算机视觉

这个开源项目展示了如何利用YOLOv9模型在WIDER Face数据集上实现高精度人脸检测。项目提供了完整的工作流程，包括安装指南、预训练模型、数据准备、训练和推理方法。同时还包含数据集转换脚本和配置文件，方便研究者和开发者快速上手并应用于实际场景。

LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构

COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率

LeYOLO是一种新型目标检测模型系列，通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头，大幅降低计算负载。在COCO验证集上，LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP，比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性，适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。

awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源

Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目

awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源，适用于学术研究与实际应用。

YouTube-Tutorials - 学习Python编程、Streamlit框架与AI自动化

AutomationBioinformaticsGithubMachine-LearningPythonYouTube-Tutorials开源项目

提供涵盖Python、Streamlit、机器学习、openAI、Google Sheets自动化、Pandas、生物信息学和chatGPT等主题的视频教程，助您掌握这些技术。最新内容包括构建AI SaaS产品、微服务开发以及GPT-4o模型应用。适合初学者和专业人士，从基础到高级编程与AI自动化都能学到。

SportsLabKit - 专业体育分析工具包实现比赛视频数据化

GithubSportsLabKit体育分析开源项目数据处理目标跟踪计算机视觉

SportsLabKit是一个开源的体育分析工具包,可将比赛视频转换为可分析的数据。目前主要用于足球领域,计划扩展到其他运动。核心功能包括高性能追踪、灵活架构、2D场地校准和数据封装,便于进行运动员追踪和数据分析。该项目集成了SORT、DeepSORT、ByteTrack等多种追踪算法,支持YOLOv8等检测模型,为研究人员和开发者提供了灵活的开发环境。SportsLabKit正在持续开发中,旨在提供更多计算机视觉工具和统一的数据表示方法。

streamlit - 将 Python 脚本快速转换为交互式 Web 应用程序的工具

GithubPythonStreamlit开源软件开源项目数据应用社区云平台

Streamlit能够在几分钟内将Python脚本转变为交互式Web应用程序，大大缩短开发时间。用户可以创建仪表板、生成报告或开发聊天应用，并通过Community Cloud平台部署和管理这些应用。Streamlit简洁易用，支持快速原型设计和实时编辑，完全开源且免费，是开发各类数据应用的理想工具。

sports - 使用YOLOv5和ByteTrack追踪足球运动员，结合YOLOv7进行3D姿势估计及GPT-4V分析队服颜色分配球员

ByteTrackGPT-4VGithubYOLOv5开源项目计算机视觉足球运动员

本文介绍了如何在足球赛事中使用YOLOv5和ByteTrack技术进行球员追踪，使用YOLOv7实现3D姿势估计，并通过GPT-4V基于球衣颜色分配球员。文章包含技术应用示例、实现方法以及相关视频和代码资源，旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。

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