ultralytics-YOLO-DeepSort-ByteTrack-PyQt-GUI

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基于 PyQt5 的图形界面工具,用 YOLO 系列模型做目标检测、跟踪、实例分割和人体姿态估计,支持图片、视频和摄像头输入。

a GUI application, which uses YOLOs (YOLOv8, YOLO11, YOLOv13) for Object Detection/Tracking, Human Pose Estimation/Tracking from images, videos or camera

暂无版本460star76fork同步于 2026-11-07 07:32 UTC

怎么上手

由 README 提炼,执行前请确认
pip install -r requirements.txt
python download_weights.py
python main.py
硬件要求按 README 说明

README 未说明显存、CPU 或 GPU 型号要求

下载:源码 zip·GitHub Releases(安装包)本站不镜像安装包

项目说明

由 README 自动翻译提炼

用 PyQt 图形界面跑 YOLO 检测、跟踪、姿态估计和分割,支持图片、视频、摄像头和 RTSP 流

基于 PyQt5 的图形界面工具,用 YOLO 系列模型做目标检测、跟踪、实例分割和人体姿态估计,支持图片、视频和摄像头输入。

核心能力

  • 提供 PyQt 图形界面,无需写代码即可运行检测与跟踪
  • 支持检测、姿态估计、分割、旋转框四类 AI 任务
  • 集成 DeepSort 与 ByteTrack 两种多目标跟踪器
  • 支持 YOLO26、YOLOv13、YOLO11 各 n/s/m/l/x 规格
  • 输入源覆盖本地图片视频、摄像头和 RTSP 流

容易踩的坑

运行前必须执行 download_weights.py 下载权重到 weights/ 目录,否则无模型可用;也可改用 conda 方式创建 yolo_gui 环境;README 未说明默认端口等运行细节

内容由模型根据 README 生成,可能不完整或不准确,以官方文档为准。看原文 README

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    README 原文

    未翻译

    ultralytics-YOLO-DeepSort/ByteTrack-PyQt-GUI

    a GUI application, which uses ultralytics YOLO for Object Detection/Tracking, Human Pose Estimation/Tracking from images, videos or camera.

    All python scripts performing detection, pose and segmentation using the YOLO model in ONNX.

    GUI

    Supported AI tasks:

    • Detection
    • Pose Estimation
    • Segmentation
    • Oriented Bounding Boxes

    Supported Models:

    • YOLO26
      • YOLO26-n
      • YOLO26-s
      • YOLO26-m
      • YOLO26-l
      • YOLO26-x
    • YOLOv13
      • YOLOv13-n
      • YOLOv13-s
      • YOLOv13-l
      • YOLOv13-x
    • YOLO11
      • YOLO11-n
      • YOLO11-s
      • YOLO11-m
      • YOLO11-l
      • YOLO11-x

    Supported Trackers:

    • DeepSort
    • ByteTrack

    Supported Input Sources:

    • local files: images or videos
    • Camera
    • RTSP-Stream

    Install

    Install required packages with pip:

    pip install -r requirements.txt
    

    or with conda:

    conda env create -f environment.yml
    
    # activate the conda environment
    conda activate yolo_gui
    

    Download weights

    Download the model weights:

    python download_weights.py
    

    The model files are saved in the weights/ folder.

    Run

    python main.py