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BoxMOT学习资料汇总 - 多目标跟踪的可插拔SOTA模块

RayRay
BoxMOTYolov8目标检测多目标跟踪姿态估计Github开源项目

boxmot

BoxMOT简介

BoxMOT是一个为分割、目标检测和姿态估计模型提供可插拔的最先进多目标跟踪模块的开源项目。它支持多种流行的跟踪算法,如DeepOCSORT、StrongSORT、OCSORT等,并可与YOLOv8、YOLOv9等目标检测模型无缝集成。

BoxMOT示例

主要特性

  • 支持多种SOTA跟踪算法
  • 与YOLOv8、YOLOv9等目标检测模型兼容
  • 提供轻量级和重量级ReID模型
  • 支持分割和姿态估计任务
  • 提供详细的使用示例和文档

安装使用

  1. 克隆项目:
git clone https://github.com/mikel-brostrom/boxmot.git
cd boxmot
  1. 安装依赖:
pip install poetry
poetry install --with yolo
poetry shell
  1. 运行示例:
python tracking/track.py --yolo-model yolov8n.pt --source 0

学习资源

  1. 官方文档 - 详细介绍了项目的安装、使用和各项功能。

  2. 示例代码 - 提供了多个使用BoxMOT的实际案例。

  3. Wiki页面 - 包含了更多高级用法和实验结果。

  4. Issues - 可以查看常见问题和解决方案。

  5. Discussions - 社区讨论区,可以与其他用户交流。

进阶学习

  1. ReID模型训练 - 学习如何训练自定义ReID模型。

  2. YOLOv8训练 - 了解如何训练YOLOv8目标检测模型。

  3. 跟踪算法原理 - 深入了解不同跟踪算法的原理和性能对比。

总结

BoxMOT为多目标跟踪任务提供了一个强大而灵活的解决方案。通过本文提供的学习资源,相信读者可以快速掌握BoxMOT的使用,并在实际项目中发挥其优势。无论是初学者还是专业人士,BoxMOT都是值得一试的多目标跟踪工具。

BoxMOT架构

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