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轨迹跟踪

Yolov8是一个目标检测算法，它可以用于检测和跟踪目标。然而，Yolov8本身并没有内置的轨迹跟踪功能。要实现目标的轨迹跟踪，你可以使用Yolov8检测到的目标边界框信息，结合一些轨迹跟踪算法，如卡尔曼滤波或多目标跟踪算法，来进行目标的连续跟踪和预测。这些算法可以根据目标在连续帧之间的位置和速度信息来估计目标的轨迹，并进行跟踪。你可以在Yolov8检测到的目标边界框上应用这些算法来实现轨迹跟踪功能。

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。