python 3.12 对应的deepsort版本,以及setuptools版本
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于 YOLO11m-Pose 的动物姿态估计系统:从 Animal-Pose 标注到 Python 桌面部署
本资源是一套基于 YOLO11m-Pose、PySide6 和 ONNX Runtime 开发的 Python 动物姿态估计桌面系统,支持狗、猫、羊、马、牛五类动物的目标检测与 20 个关键点定位,模型输入尺寸为 640×640。 系统支持图片、本地视频和摄像头输入,提供检测框与骨架绘制、关键点坐标查看、置信度调节、类别筛选、原图对照、参考标注叠加,以及视频暂停、定位和录制功能。检测结果可导出为标注图片、视频和关键点 JSON,方便展示与后续分析。 资源包含 Python 源码、训练后的 ONNX 模型、标注文件、示例图片、依赖清单、启动脚本及使用说明。采用后台线程推理,并配有异常处理、日志记录和自动化测试,适合计算机视觉学习、课程设计、毕业设计及动物姿态项目的二次开发。 默认使用 CPU 本地推理,无需联网调用服务;GPU 加速需另行配置运行环境。实际速度与识别效果取决于硬件和输入场景,工业现场应用仍需进一步测试与适配。
基于YOLOv8+DeepSort的目标追踪-YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking模型
本文主要讲解的是基于YOLOv8+DeepSort的目标跟踪,从模型下载、环境部署、模型训练、模型评估、到模型预测的史诗级详细教程,使用的是YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking模型即是YOLOv8+DeepSort的目标跟踪(视频跟踪)模型,详细连接参考:https://blog.csdn.net/weixin_45736855/article/details/143504947
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。
YOLOv8 使用 DeepSORT 对象跟踪进行分割(ID + 轨迹).zip
YOLOv8 使用 DeepSORT 对象跟踪进行分割(ID + 轨迹)Google Colab 文件链接(单击解决方案)下面提供了 yolov8 分割和跟踪的 google colab 文件链接,您可以在 Google Colab 中检查实现,它是一个单击实现,您只需选择运行时间作为 GPU,然后单击全部运行。Google Colab FileYouTube 视频教程链接YouTube Link带有 DeepSORT 对象跟踪的 YOLOv8Github Repo Link使用 YOLOv8 在自定义数据上进行对象分割和跟踪(ID + 轨迹)Google Colab 文件链接(单击解决方案)Google Colab FileYouTube 视频教程链接YouTube Link运行代码的步骤克隆存储库git clone https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8_Segmentation_DeepSORT_Object_Tracking.git转到克隆的文件夹。cd YOLOv8_S
计算机视觉-yolov8-目标跟踪项目
基于YOLOV8+DeepSort算法的的目标跟踪代码,可以用来进行行人、车辆等物体的目标跟踪
昇腾 Model Agent
昇腾模型 Agent,大模型落地全流程一键通!查适配、做调优、快部署、稳上线,文档一键生成,一站式搞定无压力!
安卓手表ADB实用工具箱 31.5.0
源码链接: https://pan.quark.cn/s/4e8025ed4af6 安卓手表ADB专用工具包 31.5.0版本的可执行文件
绵阳市L1到L5五级街道街区分区数据集shp格式数据
本资源为绵阳市L1到L5五级街道街区分区数据集SHP格式数据。数据涵盖绵阳市全域范围,包含从省级到区级、街道级、社区级、网格级共五级行政区划边界矢量数据,数据精度高、边界清晰完整,包含完整的地名、行政区划代码、面积等属性字段。数据为标准Shapefile格式,可在ArcGIS、QGIS、SuperMap等GIS软件中直接打开编辑,适用于城市规划、人口统计、商业选址、物流配送、区域分析、GIS空间分析等多种应用场景,是城市数字化管理与空间分析的重要基础数据。
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大庆市L1到L5五级街道街区分区数据集shp格式数据
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江西省2026年水系(线+面)分布-可编辑mxd文件+标准shape文件+标准成图TIF
本资源提供江西省2026年水系(线+面)空间分布数据,系统整理江西省范围内河流、沟渠、水道、湖泊、水库等水系要素,包含可编辑MXD工程文件、标准Shapefile矢量文件以及标准成图TIF文件,可用于水文地理、水资源管理、生态环境及自然灾害等相关研究。 原始数据来源是Open Street Map(OSM),水系类型包括江、河、溪、水域、水库、河岸、河堤等等,可在shp文件属性表中自行查阅。 数据包含水系线和水系面两类矢量数据。线状水系用于表达河流、沟渠及其他线性水体的空间位置和形态;面状水系用于表达湖泊、水库及其他具有一定面积的水体分布,可较直观地反映江西省河湖水系的空间格局。 标准Shapefile文件支持空间查询、属性编辑、长度与面积统计、河网密度分析、缓冲区分析及专题制图,可与行政区划、DEM、土地利用、人口、降水及灾害数据进行空间叠加。资源配套提供可编辑MXD工程文件,完成水系图层组织、符号配置、标注及地图版式设置,便于用户直接在ArcGIS中编辑和制图。 该数据可广泛应用于江西省水资源管理、河湖空间格局研究、洪涝灾害分析、生态环境评价、流域研究及国土空间规划等领域,可为区域水系特征分析及相关GIS空间研究提供基础数据支撑。 同时提供标准成图TIF文件,可直接用于科研论文、项目报告、专题地图及教学展示。整体数据具有线面数据配套、空间分布直观、格式完整、GIS兼容性好等特点,可满足江西省水系空间分析、专题制图及科研应用需求。
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舟山市L1到L5五级街道街区分区数据集shp格式数据
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上海市L1到L5五级街道街区分区数据集shp格式数据
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