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BoxMOT: Pluggable Python and C++ SOTA multi-object tracking modules with support for axis-aligned and oriented bounding boxes

解决的问题

BoxMOT 为多目标跟踪 (MOT) 工作流提供统一的接口。它消除了为每个实验重新构建整个检测器和跟踪器堆栈的需要，允许用户使用单个 CLI 和 Python API 轻松更换跟踪器并针对基准测试进行评估。

工作原理

该项目实现了一种可插拔架构，可以在共享相同检测器和 ReID（重识别）组件的同时更换跟踪器。它支持轴对齐边界框 (AABB) 和有向边界框 (OBB)，并提供用于生产环境的 Python 和原生 C++ 跟踪器实现。

适用对象

专为从事计算机视觉任务的研究人员和开发人员设计，这些任务需要跨视频帧跟踪多个对象，特别是那些需要用于调优和评估的基准测试导向工作流的用户。

亮点

统一接口：用于跟踪、生成、评估、调优和训练 ReID 模型的单一 CLI 和 API。
可更换跟踪器：支持 OccluBoost、BoTSORT、ByteTrack 等多种现代跟踪器。
双后端：提供用于灵活性的 Python 实现和用于性能的生产级原生 C++ 实现。
广泛的检测支持：适用于来自任何模型的轴对齐和有向边界框检测。
面向基准测试：包含用于缓存基准测试评估和研究循环的工具。