roboflow/trackers

何を解決するか

trackers は、任意の物体検出モデルに対してマルチオブジェクト追跡（MOT）を標準化された、即時接続可能な方法で実装できるPythonライブラリです。遮蔽、高速移動、動くカメラなどの課題に対処するために、カスタムの結合コードを書く必要や、複雑な追跡アルゴリズムをゼロから実装する必要がありません。

どう動作するか

このライブラリは、SORT、ByteTrack、OC-SORT、BoT-SORT、C-BIoU、McByteなど、業界標準の追跡アルゴリズムのクリーンルーム実装を提供します。検出器に依存しない設計となっており、バウンディングボックスを出力する任意のモデル（YOLO、DETR、RT-DETRなど）と連携可能です。supervision.Detectionsフォーマットにネイティブに統合されており、検出結果を入力として受け取り、一貫した update() インターフェースで追跡済みの検出結果を返します。

対象ユーザー

• エンジニア：信頼性の高い、Apache 2.0ライセンスの追跡ライブラリを必要とするプロダクションパイプラインを構築する人。
• 研究者：標準化されたベンチマーク上で異なる追跡アルゴリズムを比較する人。
• 趣味人：オブジェクト追跡を必要とするコンピュータビジョンプロジェクトを構築する人。

特徴

• 検出器に依存しない：特定の推論ライブラリを必要とせず、バウンディングボックスを出力する任意のモデルと動作可能。
• クリーンルーム実装：オリジナルの論文から再実装されており、透明性とカスタマイズ性を確保。
• 包括的なアルゴリズムセット：シーンの種類に応じてByteTrackやBoT-SORTなど、さまざまな追跡器を提供。
• カメラの動き補償：BoT-SORTおよびMcByteでネイティブにサポートされ、フレームシフト時でもIDの安定性を維持。
• 組み込み評価とチューニング：CLIツールで追跡が可能。ベンチマークデータセット（MOT17、SportsMOT）のダウンロードと、Optunaベースのハイパーパラメータチューニングを内蔵。
• ネイティブ統合：supervisionエコシステムにスムーズに統合。