mikel-brostrom/boxmot

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

解決的問題

BoxMOT 為多目標追蹤 (MOT) 工作流提供統一的介面。它消除了為每個實驗重新建構整個檢測器與追蹤器堆疊的需求，讓使用者能夠使用單一 CLI 與 Python API 輕鬆更換追蹤器並針對基準測試進行評估。

工作原理

本專案實現了一種可插拔架構，可以在共享相同檢測器與 ReID（重新識別）組件的同時更換追蹤器。它支援軸對齊邊界框 (AABB) 與有向邊界框 (OBB)，並提供用於生產環境的 Python 與原生 C++ 追蹤器實作。

適用對象

專為從事電腦視覺任務的研究人員與開發人員設計，這些任務需要跨影片幀追蹤多個物件，特別是那些需要用於調優與評估的基準測試導向工作流的使用者。

亮點

  • 統一介面：用於追蹤、生成、評估、調優與訓練 ReID 模型的單一 CLI 與 API。
  • 可更換追蹤器：支援 OccluBoost、BoTSORT、ByteTrack 等多種現代追蹤器。
  • 雙後端：提供用於靈活性的 Python 實作，以及用於效能的生產級原生 C++ 實作。
  • 廣泛的檢測支援：適用於來自任何模型的軸對齊與有向邊界框檢測。
  • 面向基準測試：包含用於快取基準測試評估與研究迴圈的工具。