mikel-brostrom/boxmot

何を解決するか

BoxMOT は、複数オブジェクト追跡（MOT）のための統一的でプラグイン可能なフレームワークを提供します。異なる検出器、外観エンコーダ、追跡アルゴリズムを手動で統合する必要がなく、ユーザーがコンポーネントを簡単に交換し、さまざまなデータセット上でパフォーマンスを評価できるようにします。

動作方法

システムは、独立したコンポーネント（検出器、セグメンテーション、外観エンコーダ、追跡器）を組み合わせるモジュール式パイプラインを使用しています。軸に沿った境界ボックス（AABB）と回転境界ボックス（OBB）の両方をサポートしています。フレームワークは、追跡、評価、ReIDトレーニングなどのワークフローを管理するためのCLIと、大規模なアプリケーションにこれらのコンポーネントを埋め込むためのPython APIを提供します。本番環境向けには、Pythonバージョンと同等のメトリクスを維持しながら、高いパフォーマンスを実現するネイティブC++実装の追跡器をオプションで提供しています。

対象ユーザー

ビデオフレーム間で複数のオブジェクトを追跡する必要があるコンピュータビジョンタスクに取り組んでいる開発者や研究者向けです。リアルタイムアプリケーションの構築から、追跡アルゴリズムに関する学術研究まで、幅広い用途に対応しています。

特徴

• プラグインアーキテクチャ：検出器や追跡器を簡単に交換可能（例：BoTSORT、ByteTrack、OccluBoost）。
• 二重境界ボックス対応：標準的な軸に沿った境界ボックスと回転境界ボックスの両方を処理可能。
• C++バックエンド：高速化を目的とした、本番環境対応のC++追跡器実装をオプションで利用可能。
• 包括的なツールキット：データセットの生成、評価、チューニング、ReIDワークフローを内蔵したCLIを提供。
• 広範な互換性：ONNX、OpenVINO、TFLiteなど、さまざまなモデル形式をサポート。