#276 · 主分类: 计算机视觉

mmtracking

multi-object-tracking single-object-tracking tracking video-instance-segmentation video-object-detection

OpenMMLab视频感知工具箱。它支持视频目标检测(VID)、多目标跟踪(MOT)、单目标跟踪(SOT)、视频实例分割(VIS),采用统一框架。

项目最后更新:09/19/23

GitHub Stars

3.9K

Forks数量

621

贡献者数量

39

许可证

Apache-2.0

收录理由

视频中的目标跟踪和单帧检测是两回事,MMTracking 用一个统一的工具箱把视频目标检测、多目标跟踪、单目标跟踪和视频实例分割这四种主要任务都涵盖了。作为 OpenMMLab 家族的一员,它基于 PyTorch 构建,可以直接复用 MMDetection 里的检测器,整个流程通过配置文件来组装,换一种跟踪算法通常不用改动训练或推理代码。模型库里既有 DeepSORT、ByteTrack、OC-SORT 这些经典的在线跟踪器,也有 STARK、MixFormer 这类基于 Transformer 的方法,并且在 MOT Challenge、LaSOT、YouTube-VIS 等标准基准上给出了结果。不管你是想为摄像头应用快速搭一个跟踪原型,还是想在研究中复现已发表的结果,它都是一个很合适的入手点。

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