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Visão geral dos conjuntos de dados de rastreamento de múltiplos objetos

O rastreamento de múltiplos objetos é um componente crítico em análise de vídeo que identifica objetos e mantém IDs únicos para cada objeto detectado ao longo dos quadros de vídeo. O Ultralytics YOLO oferece recursos de rastreamento poderosos que podem ser aplicados a vários domínios, incluindo vigilância, análise esportiva e monitoramento de tráfego.

Formato do conjunto de dados (Em breve)

O rastreamento do Ultralytics atualmente reutiliza modelos de detecção, segmentação ou pose sem exigir treinamento específico para o rastreador. O suporte nativo para treinamento de rastreadores está em desenvolvimento ativo.

Rastreadores Disponíveis

O Ultralytics YOLO suporta os seguintes algoritmos de rastreamento:

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

Uso

Exemplo
from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", conf=0.1, iou=0.7, show=True)

Persistindo rastreamentos entre quadros

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

Exemplo
import cv2

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO model
model = YOLO("yolo26n.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 uso o rastreamento de múltiplos objetos com o Ultralytics YOLO?

Para usar o rastreamento de múltiplos objetos com o Ultralytics YOLO, você pode começar usando os exemplos em Python ou CLI fornecidos. Veja como você pode começar:

Exemplo
from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")  # Load the YOLO26 model
results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", conf=0.1, iou=0.7, show=True)

Esses comandos carregam o modelo YOLO26 e o utilizam para rastrear objetos na fonte de vídeo fornecida com confiança específica (conf) e Intersection over Union (iou) limites. Para mais detalhes, consulte a documentação do modo track.

Quais são os próximos recursos para o treinamento de rastreadores no Ultralytics?

O Ultralytics está aprimorando continuamente seus modelos de IA. Um recurso futuro permitirá o treinamento de rastreadores independentes. Até lá, o detector de múltiplos objetos 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 o Ultralytics YOLO para rastreamento de múltiplos objetos?

O Ultralytics YOLO é um modelo object detection de última geração conhecido por seu desempenho em tempo real e alto accuracy. Usar o YOLO para rastreamento de múltiplos objetos oferece várias vantagens:

  • Rastreamento em tempo real: Obtenha 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 pré-treinados de detecção, segmentação ou pose.
  • 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: O Ultralytics oferece 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 o Ultralytics YOLO. Embora o suporte para o 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 o YOLO e siga a documentação para integrá-los.

Como interpreto os resultados do modelo de rastreamento Ultralytics YOLO?

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

  • IDs rastreados: Cada objeto recebe um ID único, o que ajuda a rastreá-lo entre os quadros.
  • BBox: Elas indicam a localização dos objetos rastreados dentro do quadro.
  • Pontuações de confiança: Elas refletem a confiança do modelo na detecção do objeto rastreado.

Para orientações detalhadas sobre como interpretar e visualizar esses resultados, consulte o guia de manuseio de resultados.

Como posso personalizar a configuração do rastreador?

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("yolo26n.pt")
results = model.track(source="video.mp4", tracker="custom_tracker.yaml")

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