ultralytics-YOLO-DeepSort-ByteTrack-PyQt-GUI

点点鼠标，就能用YOLO加跟踪算法跑视频和摄像头

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 76 🐛 待处理 11 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 462
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，基于Ultralytics YOLO，需自行部署

项目预览

ultralytics-YOLO-DeepSort-ByteTrack-PyQt-GUI 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队jingh-ai
GitHubhttps://github.com/jingh-ai/ultralytics-YOLO-DeepSort-ByteTrack-PyQt-GUI
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，基于Ultralytics YOLO，需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型byte-tracking,computer-vision,deep-sort,gui-application,instance-segmentation,object-detection,object-tracking,onnxruntime,pose-estimation,pyqt5,python,ultralytics,yolo11,yolo26,yolov13,yolov8
GitHub 星标★ 462
上线时间2023-04-11 00:00:00
代码更新2026-09-30
仓库体积51.3 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态维护中
收录时间2026-10-01
浏览次数2

项目介绍

这是一个基于 PyQt 的桌面图形界面应用，把 Ultralytics 的 YOLO 系列模型（YOLOv8、YOLO11、YOLOv13）与 DeepSort、ByteTrack 两种多目标跟踪算法整合到统一的操作界面中。用户无需写代码，即可对图片、视频文件或摄像头实时画面执行目标检测、多目标跟踪、人体姿态估计与跟踪，以及实例分割等任务。项目支持 ONNX Runtime 推理，方便在无 GPU 或需要跨平台部署的环境下运行。核心价值在于降低了计算机视觉流水线的使用门槛：把模型加载、跟踪器切换、输入源选择、结果可视化等步骤全部图形化，适合做快速演示、教学验证和原型搭建。对于需要对比不同 YOLO 版本与跟踪算法效果的研究者，它提供了开箱即用的对照实验平台。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-01 · 当前星标 ★ 462

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 40 分钟 部署方式：本地GPU 4 步

环境要求

  • Python
  • CUDA GPU

安装与启动步骤

  1. 1装依赖

    跟踪与界面相关的库。

    pip install -r requirements.txt

  2. 2下权重

    检测与跟踪模型各有权重。

    python download_weights.py

  3. 3起图形界面

    它自带桌面式界面。

  4. 4换成自己的视频源

    支持文件与摄像头。

如何确认成功

用一段示例视频跑通检测与跟踪，界面里目标的编号在遮挡前后保持一致

注意事项

  • 它把检测与两种跟踪算法接到图形界面上，适合快速验证跟踪效果。
  • 跟踪的目标编号一致性是核心指标，遮挡后重识别失败就会换号。
  • 换场景后阈值往往要重调，默认参数只适合示例视频。
  • 界面依赖较重，纯服务器环境建议只用命令行部分。

核心亮点

  • 把YOLOv8/11/13与DeepSort、ByteTrack整合进单一GUI，切换模型和跟踪器无需改代码
  • 同时覆盖检测、跟踪、姿态估计与实例分割，任务类型比多数同类GUI更全
  • 支持ONNX Runtime，可在无CUDA环境或边缘设备上做推理部署

不足之处

  • GUI基于PyQt，界面交互和批量处理能力相比Web方案偏弱
  • 跟踪与检测的调参项暴露有限，深度定制仍需改源码

适用场景

  • 教学演示中快速展示不同YOLO版本与跟踪算法的效果差异
  • 安防或客流分析原型，用摄像头实时做行人检测与跟踪
  • 视频内容分析，对已有素材批量跑姿态估计和实例分割

替代项目

ultralytics/ultralytics、mikel-brostrom/boxmot、AlexeyAB/darknet

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