YOLOv8 Track任务的标注、训练和部署过程

以下为你详细介绍 YOLOv8 Track 任务的标注、训练和部署过程：

标注

1. 选择标注工具
   可以使用专门的视频标注工具，例如 CVAT（Computer Vision Annotation Tool）。它支持对视频帧进行目标标注，并且能够处理跟踪任务所需的连续帧标注。
2. 导入视频数据
   在标注工具中创建新的项目，然后将待标注的视频文件导入到项目里。
3. 标注目标
   在视频的每一帧中，为需要跟踪的目标绘制边界框，并为每个目标分配唯一的 ID。对于初始帧，手动标注所有感兴趣的目标；后续帧可以利用标注工具的跟踪功能，让其自动跟踪目标，然后对不准确的部分进行手动修正。
4. 保存标注数据
   将标注结果保存为 YOLOv8 支持的格式，通常是 .txt 文件。每个 .txt 文件对应一帧，文件内容包含目标的类别、边界框信息（如中心坐标、宽高）以及目标的唯一 ID。

训练

1. 安装必要库
   使用 pip install ultralytics 命令来安装 YOLOv8 库。
2. 准备数据集
   把标注好的数据集按照训练集和验证集进行划分，一般按 80:20 的比例划分。确保数据集的目录结构符合 YOLOv8 的要求，通常是将图像和对应的标注文件分别存放在不同的文件夹中。
3. 配置训练参数
   创建一个 YAML 配置文件，对训练参数进行设置，示例如下：

# 数据集路径
path: /path/to/dataset
train: images/train  # 训练图像文件夹路径
val: images/val  # 验证图像文件夹路径

# 类别信息
names:
  0: person
  1: car

# 训练参数
nc: 2  # 类别数量
epochs: 100
batch: 16
lr0: 0.001

4. 开始训练
   在命令行中执行以下命令开启训练：

yolo track train model=yolov8n.pt data=path/to/data.yaml epochs=100 batch=16

这里，model 指定预训练模型的路径，data 指定配置文件的路径，epochs 和 batch 分别是训练轮数和批次大小。
5. 监控训练过程
在训练期间，可以通过命令行输出或者 TensorBoard 来监控训练进度，观察损失函数的变化、准确率等指标。

部署

1. 导出模型
   训练完成后，使用以下命令将训练好的模型导出为不同格式，以在不同平台上进行部署：

yolo track export model=runs/track/train/weights/best.pt format=onnx

format 参数可以设置为 onnx、tensorrt、openvino 等多种格式，model 参数指定训练好的模型权重文件路径。
2. 选择部署平台
依据实际需求选择合适的部署平台，比如在 CPU 上使用 OpenCV DNN 模块结合 ONNX 模型进行推理，在 GPU 上使用 TensorRT 加速推理等。
3. 编写推理代码
以使用 ONNX 模型在 Python 中进行推理为例，以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 加载 ONNX 模型
ort_session = ort.InferenceSession('path/to/model.onnx')

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4')

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 预处理图像
    input_image = cv2.resize(frame, (640, 640))
    input_image = np.transpose(input_image, (2, 0, 1)).astype(np.float32)
    input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)
    input_image /= 255.0

    # 进行推理
    input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
    outputs = ort_session.run(None, {input_name: input_image})

    # 处理推理结果，绘制跟踪框等
    # 这里需要根据 YOLOv8 的输出格式进行相应的处理
    # 例如，解析输出中的边界框和目标 ID 信息，并在图像上绘制跟踪框

    cv2.imshow('YOLOv8 Track', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代码加载了导出的 ONNX 模型，读取视频帧并进行预处理，然后进行推理，最后处理推理结果并显示视频帧。

通过以上标注、训练和部署的过程，就能完成 YOLOv8 Track 任务。