yolo目标追踪gpu

### 使用GPU实现YOLO目标跟踪的方法

为了利用GPU加速YOLO的目标跟踪任务，确保安装了必要的软件包并正确配置环境。以下是具体方法：

#### 配置环境
1. 安装CUDA和cuDNN库来支持GPU计算。这一步骤对于激活GPU功能至关重要[^1]。

2. 创建一个新的Conda虚拟环境，并在此环境中安装所需的Python版本以及`torch`和其他依赖项。推荐使用Anaconda管理工具简化此过程[^3]。

conda create -n yolov8 python=3.9
conda activate yolov8
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

#### 获取YOLOv8源码与预训练权重文件
从官方仓库克隆YOLOv8项目到本地机器上。同时下载对应的预训练模型权重以便快速启动实验工作。

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt

#### 修改配置以启用GPU模式
编辑配置文件中的设备参数设置为`device='cuda'`而非默认的CPU选项。这样做的目的是让程序能够识别并调用可用的图形处理器资源来进行运算处理。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 加载预训练模型
results = model.predict(source="path/to/video", device='cuda', tracker="bytetrack.yaml")  # 启动预测流程,指定使用的tracker类型

通过上述操作，在拥有适当硬件设施的情况下（即具备兼容性的NVIDIA GPU），可以显著提高多对象追踪的速度与效率，从而获得更加流畅的数据处理体验。