介绍
目标检测与跟踪是计算机视觉中的重要研究领域，它能够实现实时地对视频流中的目标进行识别和追踪。在目标检测算法中，YOLOv8 是一种高效的深度学习模型，能够快速准确地检测出图像或视频中的目标物体。而 DeepSORT 是一种基于深度学习的目标跟踪算法，可以对目标进行连续的帧间追踪。
本文将介绍如何将 YOLOv8 与 DeepSORT 算法结合，实现高效的目标检测与追踪。
YOLOv8 目标检测
YOLOv8 是基于深度神经网络的目标检测算法。它能够将输入的图像或视频流划分为网格，并在每个网格上预测出候选目标框以及相应的概率。YOLOv8 在速度和准确性方面取得了很好的平衡，因此被广泛应用于实时目标检测场景。
DeepSORT 目标追踪
DeepSORT 是在目标检测的基础上结合卡尔曼滤波器和匈牙利算法的连续目标追踪算法。DeepSORT 利用目标检测的结果作为输入，通过建立目标轨迹的关联关系，能够在多帧连续的图像中实现目标的准确追踪。
结合 YOLOv8 与 DeepSORT
要实现目标检测与追踪的结合，首先应用 YOLOv8 对输入的图像或视频进行目标检测，得到目标框的位置和类别信息。然后将检测结果输入到 DeepSORT 算法中，根据目标框的特征进行目标关联和追踪。将 DeepSORT 追踪结果与 YOLOv8 的检测结果相结合，可以获得连续跟踪的目标信息。
结论
YOLOv8 和 DeepSORT 是目标检测与追踪领域中两个非常重要的算法。结合这两个算法，可以实现高效准确的目标检测与连续帧目标追踪。这种结合对于一些实时应用，如视频监控、自动驾驶等具有重要意义。
本文来自极简博客，作者：绿茶清香，转载请注明原文链接：YOLOv8 添加 DeepSORT 目标追踪算法
