shaoshengsong/DeepSORT

何を解決するか

DeepTracker は動画用のリアルタイム多対象追跡（MOT）システムです。ユーザーが複数のオブジェクト（例：人間）を動画フレーム間で識別し、そのアイデンティティを維持できるようにします。遮蔽、運動ブレ、動くカメラなどの課題に対応できます。

動作方法

システムは各フレーム内のオブジェクトを検出するために YOLO 検出器を使用します。その後、4 つの追跡アルゴリズムのいずれかを適用して、これらの検出結果を既存のトラックと関連付けます。すべてのトラッカーは共通の C++ インターフェース（ITracker）と一定速度カルマンフィルタ（運動予測用）を共有しています。

選択されたアルゴリズムに応じて、オブジェクトの関連付けは以下の方法で行われます：

• ByteTrack：IoU と信頼度に基づく運動情報を用いて、遮蔽によって失われたトラックを回復します。
• OC-SORT：観測中心の運動情報に焦点を当て、外観モデルを必要とせずにブレや遮蔽に対処します。
• Deep OC-SORT：運動と外観特徴を組み合わせ、動くカメラ用にグローバル運動補償（GMC）を追加します。
• DeepSORT：外観埋め込み（ReID）と二乗マハラノビス運動ゲートを組み合わせてアイデンティティを維持します。

推論処理は ONNX Runtime によって行われ、.onnx モデルを検出および外観エンコーディングに使用可能にし、再コンパイルの必要がありません。

対象ユーザー

このプロジェクトは、動画解析用に古典的な多対象追跡アルゴリズムの高性能 C++ 実装が必要な開発者や研究者向けです。

特徴

• 複数のアルゴリズム：ByteTrack、OC-SORT、Deep OC-SORT、DeepSORT をサポート。
• 柔軟な推論：ONNX Runtime を使用し、CPU、CUDA、DirectML、OpenVINO プロバイダーをサポート。
• YOLO を活用：初期オブジェクト検出フェーズに YOLO 検出器を統合。
• インタラクティブ GUI：Qt をベースにしたデスクトップアプリと、スクリプティング用のコマンドラインツールを備える。
• モジュールアーキテクチャ：すべてのトラッカーが共有インターフェースを実装しており、1 行の変更でアルゴリズムを簡単に切り替え可能。