jingh-ai/ultralytics-YOLO-DeepSort-ByteTrack-PyQt-GUI

解决的问题

它提供了一个用户友好的图形界面，无需编写代码即可执行计算机视觉任务。它简化了在各种媒体源上运行目标检测、追踪和姿态估计的过程。

运作方式

该应用程序使用 Ultralytics YOLO 框架和 ONNX 模型来执行 AI 任务。它集成了 DeepSort 和 ByteTrack 进行目标追踪，并支持多种输入源，包括本地文件、实时摄像头和 RTSP 流。

目标用户

希望使用 GUI 而非命令行界面或自定义脚本来实现基于 YOLO 的视觉任务（如检测和分割）的用户。

特色亮点

• 支持检测、姿态估计、分割和旋转边界框 (OBB)。
• 兼容多种 YOLO 版本 (YOLO11, YOLOv13, YOLO26)。
• 包含集成的追踪算法，如 DeepSort 和 ByteTrack。
• 适用于图像、视频以及实时摄像头或 RTSP 流。