使用yolov10、deepsort、pyqt5实现目标追踪Python源码

资源摘要信息:"该资源是一个使用Python语言开发的目标追踪演示项目，项目结合了YOLOv10（一种先进的目标检测算法）、deepsort（深度排序算法）和PyQt5（一种用于构建图形用户界面的Python框架）。YOLOv10是一种基于深度学习的目标检测模型，具有速度快、准确度高和实时性好的特点。Deepsort是一种基于深度特征的目标跟踪算法，可以有效处理遮挡、目标间切换等问题。PyQt5是一种结合了Qt（跨平台C++库）和Python的GUI开发框架，提供了丰富的控件和强大的事件处理机制。 在测试环境中，该项目使用了多个Python库和框架，包括torch==2.0.1和torchvision==0.15.2，这两个库是PyTorch的官方库，用于构建和训练深度学习模型。Onnx==1.14.0和onnxruntime==1.15.1用于模型的转换和部署，使得模型可以跨平台运行。Pycocotools==2.0.7是一个处理COCO数据集的工具库。PyYAML==6.0.1用于处理YAML文件，scipy==1.13.0是一个基于Python的开源算法库，onnxsim==0.4.36用于优化ONNX模型，onnxruntime-gpu==1.18.0是ONNX的GPU加速版本，gradio==4.31.5用于快速构建交互式原型。 opencv-python==*.*.*.**是OpenCV库的Python封装，广泛用于图像处理和计算机视觉。Psutil==5.9.8用于获取系统运行信息，py-cpuinfo==9.0.0用于获取CPU信息，numpy==1.23.5是Python的科学计算库。视频演示可以在B站链接中查看，更深入的理解和学习可以通过博文进行。 该项目的文件名称为yolov10-***-deepsort，这可能表示该文件包含了YOLOv10算法与deepsort算法的集成代码，以及在2024年5月30日这一天创建或更新的日期标记。代码的具体实现细节和使用方法，需要通过访问提供的视频演示和博文地址来获取更深入的理解。"