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Multi-object trackers in Python

What it solves

此專案提供一種簡化的方式在 Python 中實作多目標追蹤（MOT），讓使用者能在影片序列的各個影格中追蹤多個不同的物件。

How it works

此函式庫將物件偵測與追蹤演算法結合。偵測器（例如 YOLOv3 或 SSD）會先在單一影格中找出物件的邊界框；接著，追蹤器會為這些物件指派唯一 ID，並預測它們在後續影格中的位置，以維持時間上的身份一致性。

Who it’s for

此函式庫適合開發者與研究人員，用於需要在視訊串流中追蹤多個移動物件的電腦視覺任務。

Highlights

  • 支援多種追蹤演算法，包括 CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker 與 SORT。
  • 內建基於 OpenCV 的偵測器，如 YOLOv3、TF-SSDMobileNetV2 與 Caffe_SSDMobileNet。
  • 提供一致且簡易的介面，以在不同演算法間更新追蹤。
  • 支援透過 CUDA 加速的 OpenCV 建置，提供 GPU 加速。