【官方框架地址】
yolov11框架：https://github.com/ultralytics/ultralytics
bytetrack框架：https://github.com/ifzhang/ByteTrack
【算法介绍】
Yolov11与ByTetrack：目标追踪的强大组合
Yolov11和ByTetrack是两种在目标追踪领域具有显著影响力的技术。当它们结合使用时，可以显著提高目标追踪的准确性和实时性。
Yolov11是Yolov系列算法的最新版本，它在目标检测方面具有出色的性能。相较于之前的版本，Yolov11在精度和速度上都进行了优化，使其成为实时目标检测的理想选择。通过结合ByTetrack，Yolov11可以更有效地应用于目标追踪任务。
ByTetrack是一种基于轨迹匹配的目标追踪方法。它利用目标的运动信息和外观特征进行追踪，能够在复杂场景下实现稳定的目标追踪。ByTetrack的优势在于其强大的鲁棒性和适应性，即使在目标被遮挡或出现运动模糊的情况下，它仍能保持较高的追踪精度。
当Yolov11与ByTetrack结合使用时，Yolov5首先检测视频中的目标，并生成目标的初始位置和运动轨迹。然后，ByTetrack利用这些信息对目标进行精确追踪。这种结合方式既发挥了Yolov11的高检测精度，又利用了ByTetrack的高追踪精度，使得整体目标追踪效果显著提升。
综上所述，Yolov11与ByTetrack的结合为解决复杂场景下的目标追踪问题提供了新的解决方案。随着人工智能技术的不断进步，这种结合方式有望成为目标追踪领域的研究热点和发展趋势。通过进一步的研究和优化，我们可以期待这种组合在未来的目标追踪任务中发挥更大的潜力。
【效果展示】
编辑
【实现部分代码】
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;
int main() {
string detect_model_path = "./yolo11n.onnx";
Yolov11 detector;
detector.ReadModel(detect_model_path,"labels.txt",false);
vector 