TensorRT-YOLOv8-ByteTrack：强大的目标检测与跟踪解决方案

TensorRT-YOLOv8-ByteTrack：强大的目标检测与跟踪解决方案

TensorRT-YOLOv8-ByteTrack An object tracking project with YOLOv8 and ByteTrack, speed up by C++ and TensorRT. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorRT-YOLOv8-ByteTrack

项目核心功能/场景

基于TensorRT优化，实现YOLOv8与ByteTrack的联合部署，用于目标检测与跟踪。

项目介绍

TensorRT-YOLOv8-ByteTrack是一个开源项目，它利用了TensorRT的高性能推理能力，将YOLOv8目标检测模型与ByteTrack跟踪算法结合起来，实现了高效的目标检测和跟踪。该项目不仅适用于Jetson系列嵌入式设备，也能够在Linux x86_64服务器上部署运行。

项目的主要贡献者对YOLOv8的推理代码进行了封装，将其转化为C++类，方便其他项目调用。同时，他们还优化了预处理和后处理流程，确保模型在不同硬件平台上都能达到最佳性能。

项目技术分析

TensorRT-YOLOv8-ByteTrack项目在技术上具有以下特点：

• 使用TensorRT-v8对YOLOv8模型进行优化，提升了推理速度和效率。
• 集成了ByteTrack跟踪算法，提高了目标跟踪的准确性和稳定性。
• 针对Jetson系列嵌入式设备进行了特别的优化，确保在硬件资源有限的环境下也能高效运行。
• 提供了动态链接库的编译方式，使得项目更加模块化，易于维护和扩展。

项目及技术应用场景

TensorRT-YOLOv8-ByteTrack可以被应用于多种场景，包括但不限于：

• 实时视频监控：在视频监控系统中，实现目标的实时检测与跟踪。
• 无人驾驶：在自动驾驶车辆中，用于检测和跟踪周围车辆和行人。
• 工业自动化：在生产线中，监控产品的运动轨迹，实现自动化跟踪和控制。
• 机器人导航：为机器人的导航系统提供实时的障碍物检测和路径规划。

项目特点

TensorRT-YOLOv8-ByteTrack项目具有以下显著特点：

1. 性能优化：通过TensorRT的优化，模型在推理速度和准确性上得到了显著提升。
2. 硬件兼容性：不仅支持服务器部署，也支持Jetson系列嵌入式设备，适用于不同硬件环境。
3. 模块化设计：项目的模块化设计使得维护和扩展更加方便，用户可以根据需要自定义跟踪的类别。
4. 易于部署：项目的环境配置和模型转换过程详细说明，使得用户可以快速部署和使用。
5. 效果显著：通过项目提供的动图效果，用户可以直观地看到项目在实际应用中的表现。

综上所述，TensorRT-YOLOv8-ByteTrack项目是一个值得推荐的开源解决方案，它为需要目标检测与跟踪功能的开发者提供了一个高效、稳定、易于部署的工具。无论是在学术研究还是工业应用中，该项目都有其独特的价值和广泛的应用前景。

TensorRT-YOLOv8-ByteTrack An object tracking project with YOLOv8 and ByteTrack, speed up by C++ and TensorRT. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorRT-YOLOv8-ByteTrack