在YOLO Tracking项目中使用自定义YOLOv8模型进行目标跟踪

背景介绍

在计算机视觉领域，目标检测与跟踪是两项核心技术。YOLOv8作为当前最先进的目标检测算法之一，其跟踪版本YOLO Tracking项目为开发者提供了强大的多目标跟踪能力。然而，许多研究人员希望在使用自定义改进的YOLOv8模型进行跟踪时遇到了困难。

自定义YOLOv8模型的跟踪挑战

当开发者对YOLOv8模型结构进行修改（如添加注意力机制模块CBAM或替换主干网络为Swin Transformer等）后，训练得到的模型权重文件（如best.pt）能否直接用于YOLO Tracking项目是一个常见问题。核心挑战在于：

1. 模型结构变更后，YOLO Tracking项目可能无法正确识别和加载模型
2. 项目默认只支持原生YOLOv8、YOLO-NAS和YOLOX模型
3. 需要确保跟踪算法与自定义检测模型的兼容性

解决方案与实现步骤

经过实践验证，可以通过以下步骤成功使用自定义YOLOv8模型进行目标跟踪：

1. 模型修改与训练

   • 在虚拟环境中安装官方YOLOv8代码库
   • 修改ultralytics/nn/目录下的相关模型结构文件（如添加CBAM模块）
   • 使用修改后的结构训练模型，得到best.pt权重文件

2. 权重文件处理

   • 将训练得到的best.pt文件重命名为yolov8系列标准名称（如yolov8o.pt）
   • 这种重命名操作实际上是一种"欺骗"机制，使跟踪代码能够识别模型

3. 跟踪代码配置

   • 修改track.py文件中的模型路径参数
   • 将--yolo-model参数指向重命名后的模型文件
   • 确保虚拟环境中ultralytics/nn/目录下的修改与训练时一致

4. 验证与运行

   • 执行track.py脚本进行跟踪测试
   • 检查输出结果是否符合预期

技术原理分析

这种方法之所以有效，是因为：

1. YOLO Tracking项目在加载模型时主要检查模型类型而非具体结构
2. 重命名操作使项目将自定义模型识别为合法YOLOv8模型
3. 保持训练和推理环境的一致性确保了模型结构的正确加载

注意事项

1. 确保训练和跟踪环境中的模型结构定义完全一致
2. 建议使用虚拟环境避免与其他项目产生冲突
3. 对于重大结构修改（如更换整个主干网络），需要全面测试跟踪性能
4. 跟踪效果可能因检测模型结构变化而有所不同，需要适当调整跟踪参数

实际应用案例

已有成功案例表明，即使将YOLOv8的主干网络完全替换为Swin Transformer，通过上述方法也能实现有效的目标跟踪。这证明了该方法的通用性和可靠性。

结论

通过合理的配置和技巧，开发者完全可以将在原生YOLOv8基础上进行各种改进的检测模型应用于YOLO Tracking项目。这为计算机视觉研究人员提供了更大的灵活性，使他们能够结合最新的网络结构改进与强大的多目标跟踪能力，推动相关领域的技术发展。