【亲测免费】 YOLOv8 多路视频流推理工具

简介

本仓库提供了一个资源文件，用于实现 YOLOv8 模型同时对多路视频流进行推理，并且支持使用 PyTorch 和 ONNX 两种推理引擎。通过本工具，您可以轻松地在多个视频流上并行运行 YOLOv8 模型，从而提高推理效率和处理速度。

功能特点

• 多路视频流推理：支持同时对多个视频流进行推理，适用于需要处理大量视频数据的场景。
• 支持 PyTorch 和 ONNX：提供两种推理引擎选择，满足不同用户的需求。
• 高效并行处理：通过并行处理技术，显著提升推理速度，减少等待时间。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo/yolov8-multi-stream-inference.git
   cd yolov8-multi-stream-inference
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置文件： 根据您的需求，编辑配置文件 config.yaml，指定视频流路径、模型路径、推理引擎等信息。

4. 运行推理：

   python main.py
   

示例

以下是一个简单的配置文件示例：

video_streams:
  - path: "video1.mp4"
  - path: "video2.mp4"
model_path: "yolov8n.pt"
engine: "torch"  # 可选值：torch, onnx

贡献

欢迎大家贡献代码、提出问题或建议。如果您有任何改进的想法，请提交 Pull Request 或 Issue。

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

---

希望本工具能够帮助您在多路视频流推理任务中取得更好的效果！