Visão Geral dos Conjuntos de Dados de Rastreamento de Múltiplos Objetos

O rastreamento de multi-objetos é um componente crítico na análise de vídeo que identifica objetos e mantém IDs exclusivos para cada objeto detectado em todos os frames de vídeo. O Ultralytics YOLO fornece poderosos recursos de rastreamento que podem ser aplicados a vários domínios, incluindo vigilância, análise esportiva e monitoramento de tráfego.

Formato do Conjunto de Dados (Em Breve)

O Detector Multi-Objeto não precisa de treinamento independente e suporta diretamente modelos pré-treinados de detecção, segmentação ou Pose. O suporte para treinar rastreadores sozinhos estará disponível em breve.

Trackers disponíveis

O YOLO da Ultralytics suporta os seguintes algoritmos de rastreamento:

• BoT-SORT - Use botsort.yaml para ativar este rastreador (padrão)
• ByteTrack - Use bytetrack.yaml para ativar este rastreador

Utilização

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")
results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", conf=0.3, iou=0.5, show=True)

yolo track model=yolo11n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" conf=0.3, iou=0.5 show

Persistindo Rastreamentos Entre Frames

Para rastreamento contínuo em frames de vídeo, pode usar o persist=True parâmetro:

import cv2

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Open the video file
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if success:
        # Run tracking with persistence between frames
        results = model.track(frame, persist=True)

        # Visualize the results
        annotated_frame = results[0].plot()
        cv2.imshow("Tracking", annotated_frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

FAQ

Como usar o rastreamento de múltiplos objetos com Ultralytics YOLO?

Para usar o Rastreamento Multi-Objeto com o Ultralytics YOLO, pode começar usando os exemplos de python ou CLI fornecidos. Aqui está como pode começar:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")  # Load the YOLO11 model
results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", conf=0.3, iou=0.5, show=True)

yolo track model=yolo11n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" conf=0.3 iou=0.5 show

Esses comandos carregam o modelo YOLO11 e o usam para rastrear objetos na fonte de vídeo fornecida com confiança específica (conf) e Intersecção sobre União (iou) limites. Para mais detalhes, consulte o documentação do modo de rastreamento.

Quais são os próximos recursos para treinamento de trackers no Ultralytics?

A Ultralytics está continuamente aprimorando seus modelos de IA. Um recurso futuro permitirá o treinamento de rastreadores independentes. Até então, o Detector Multi-Objeto aproveita modelos pré-treinados de detecção, segmentação ou pose para rastreamento sem exigir treinamento independente. Mantenha-se atualizado seguindo nosso blog ou verificando os próximos recursos.

Por que devo usar Ultralytics YOLO para rastreamento de múltiplos objetos?

O Ultralytics YOLO é um modelo de detecção de objetos de última geração, conhecido por seu desempenho em tempo real e alta precisão. Usar o YOLO para rastreamento de múltiplos objetos oferece diversas vantagens:

• Rastreamento em tempo real: Obtenha um rastreamento eficiente e de alta velocidade, ideal para ambientes dinâmicos.
• Flexibilidade com modelos pré-treinados: Não há necessidade de treinar do zero; basta usar modelos de detecção, segmentação ou Pose pré-treinados.
• Facilidade de uso: A integração simples da API com Python e CLI torna a configuração de pipelines de rastreamento direta.
• Documentação extensa e suporte da comunidade: A Ultralytics fornece documentação abrangente e um fórum da comunidade ativo para solucionar problemas e aprimorar seus modelos de rastreamento.

Para mais detalhes sobre como configurar e usar o YOLO para rastreamento, visite nosso guia de uso de rastreamento.

Posso usar conjuntos de dados personalizados para rastreamento de múltiplos objetos com o Ultralytics YOLO?

Sim, você pode usar conjuntos de dados personalizados para rastreamento de múltiplos objetos com Ultralytics YOLO. Embora o suporte para treinamento de rastreador independente seja um recurso futuro, você já pode usar modelos pré-treinados em seus conjuntos de dados personalizados. Prepare seus conjuntos de dados no formato apropriado compatível com YOLO e siga a documentação para integrá-los.

Como interpretar os resultados do modelo de rastreamento Ultralytics YOLO?

Após executar um trabalho de rastreamento com Ultralytics YOLO, os resultados incluem vários pontos de dados, como IDs de objetos rastreados, suas caixas delimitadoras e as pontuações de confiança. Aqui está uma breve visão geral de como interpretar esses resultados:

• IDs Rastreáveis: Cada objeto recebe um ID único, o que ajuda a rastreá-lo através dos frames.
• Caixas delimitadoras: Estas indicam a localização de objetos rastreados dentro do frame.
• Scores de Confiança: Estes refletem a confiança do modelo na detecção do objeto rastreado.

Para obter orientação detalhada sobre como interpretar e visualizar esses resultados, consulte o guia de tratamento de resultados.

Como posso personalizar a configuração do tracker?

Você pode personalizar o rastreador criando uma versão modificada do arquivo de configuração do rastreador. Copie um arquivo de configuração de rastreador existente de ultralytics/cfg/trackers, modifique os parâmetros conforme necessário e especifique este arquivo ao executar o rastreador:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")
results = model.track(source="video.mp4", tracker="custom_tracker.yaml")

📅 Criado há 1 ano ✏️ Atualizado há 23 dias

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