OpenCVONNXRuntime部署YOLOX+ByteTrack目标跟踪包含C++和Python源码+模型+说明

OpenCVONNXRuntime部署YOLOX+ByteTrack目标跟踪包含C++和Python源码+模型+说明，在本资源包中，我们关注的是使用OpenCV的ONNXRuntime来部署YOLOX和ByteTrack两种目标检测与跟踪算法。这些技术都是计算机视觉领域的核心组成部分，尤其在实时视频分析和智能监控等领域有着广泛的应用。下面，我们将详细介绍这两个模型的工作原理、如何利用OpenCV ONNXRuntime进行部署以及C++和Python的实现细节。 YOLOX是YOLO系列目标检测模型的最新版本，它在保持高效性的同时提高了检测性能。YOLO（You Only Look Once）以其实时的速度和良好的检测精度而闻名，YOLOX则在此基础上进行了改进，包括优化网络结构、引入数据增强策略以及训练策略的创新。YOLOX的核心是其多尺度训练和自适应锚框，这使得模型能够更好地处理不同大小和形状的目标。 ByteTrack是一种基于联合检测和关联的单镜头多目标跟踪（SOT）算法。它结合了YOLOX的检测能力和关联追踪技术，通过特征匹配和卡尔曼滤波等方法，确保对目标的连续性和稳定性