yolov8实时跟踪

YOLOv8是一种用于实时目标检测和跟踪的模型，它构建在YOLOv5的基础上，并且引入了一些改进和优化。

根据引用，YOLOv8解决了YOLOv5的一些问题，并且具备了多目标跟踪的功能。这意味着YOLOv8可以同时检测和跟踪多个目标，并且能够在实时场景下进行。

如果你对YOLOv8的实时跟踪功能感兴趣，可以通过引用中提供的链接下载官方代码，该代码使用了YOLOv8实现了实时多目标跟踪和分割。

此外，如果你对如何使用YOLOv8搭建实时跟踪与统计系统感兴趣，可以参考引用中提供的博客文章，其中详细介绍了基于Django和YOLOv8的实时跟踪与统计系统的搭建方法。

相关问题

yolov8 tensort 跟踪

抱歉，我不太明白您的问题。您是想了解 YOLOv8 TensorRT 跟踪的相关信息吗？如果是的话，我可以告诉您一些基本信息。

YOLOv8 是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以实现实时目标检测和跟踪。TensorRT 是 NVIDIA 推出的一个高性能深度学习推理引擎，可以加速深度学习模型的推理过程。将 YOLOv8 模型转换为 TensorRT 格式后，可以在 NVIDIA GPU 上实现高效的目标检测和跟踪。

yolov8人体跟踪

yolov8是一种基于目标检测、实例分割和人体姿态的目标跟踪检测算法。它支持botsort和bytetrack，视频源采用rtsp输入。该算法提供了模型和代码，可以直接使用。

您可以使用以下命令来运行yolov8的人体跟踪功能：

yolo track model=yolov8n.pt source=test.avi show=True save=True

这个命令将使用已经训练好的yolov8n模型，在test.avi视频中进行人体跟踪，并展示跟踪结果，并保存结果。