mikel-brostrom/boxmot

解決する課題

BoxMOTは、マルチオブジェクトトラッキング（MOT）ワークフローのための統一されたインターフェースを提供します。実験ごとに検出器とトラッカーのスタック全体を再構築する必要がなくなり、ユーザーは単一のCLIとPython APIを使用して、トラッカーを簡単に切り替え、ベンチマークに対して評価することができます。

仕組み

このプロジェクトは、同じ検出器とReID（再識別）の仕組みを共有しながら、トラッカーを切り替えられるプラグイン可能なアーキテクチャを実装しています。軸に平行なバウンディングボックス（AABB）と、回転したバウンディングボックス（OBB）の両方をサポートしており、本番環境での使用に向けてPythonとネイティブC++の両方のトラッカー実装を提供しています。

対象者

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のタスクに取り組んでいる研究者や開発者、特にチューニングと評価のためにベンチマーク指向のワークフローを必要とする方に向けして設計されています。

ハイライト

• 統一されたインターフェース: トラッキング、生成、評価、チューニング、およびReIDモデルのトレーニングのための単一のCLIとAPI。
• 交換可能なトラッカー: OccluBoost、BoTSORT、ByteTrackなどの複数の最新トラッカーをサポート。
• デュアルバックエンド: 柔軟性のためのPythonと、パフォーマンスのための本番環境向けネイティブC++実装を提供。
• 幅広い検出サポート: あらゆるモデルからの軸に平行なバウンディングボックスおよび回転したバウンディングボックスの検出に対応。
• ベンチマーク指向: キャッシュされたベンチマーク評価およびリサーチループのためのツールを含む。