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BoxMOT：支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块

BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块，支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法，包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型，并通过快速实验脚本提高实验效率。

BoxMOTYolov8目标检测多目标跟踪姿态估计Github开源项目
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BoxMOT：先进的多目标跟踪模块集合

BoxMOT是一个功能强大的开源项目，为分割、目标检测和姿态估计模型提供了一系列可插拔的先进多目标跟踪模块。该项目旨在满足不同硬件条件下的多目标跟踪需求，从CPU到大型GPU都有适合的解决方案。

项目特点

  1. 多样化的跟踪方法：BoxMOT提供了多种先进的跟踪算法，如BoTSORT、StrongSORT、ByteTrack、OCSORT等，每种算法都有其独特的优势。

  2. 灵活的兼容性：该项目可以与多种流行的目标检测模型配合使用，如YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10等。

  3. 先进的ReID模型：对于需要外观描述的方法，BoxMOT提供了从轻量级到重量级的多种先进ReID模型，如CLIPReID、LightMBN和OSNet等。

  4. 高效的实验支持：通过保存检测结果和嵌入向量，BoxMOT支持快速实验，避免了重复生成数据的开销。

安装和使用

BoxMOT的安装非常简单，用户可以选择使用pip直接安装，也可以克隆GitHub仓库并使用Poetry进行安装。项目支持Python 3.9及以上版本。

使用方面，BoxMOT提供了丰富的示例和灵活的配置选项：

  1. 支持多种跟踪方法的选择
  2. 兼容各种视频源，包括摄像头、图片、视频文件等
  3. 可自定义ReID模型
  4. 支持筛选特定类别进行跟踪

评估和优化

BoxMOT不仅提供了跟踪功能，还包含了评估和优化工具：

  1. 评估脚本：可以在标准MOT数据集或自定义数据集上评估检测器、跟踪方法和ReID模型的组合性能。

  2. 进化算法：使用多目标遗传算法对跟踪器的超参数进行调优，以优化HOTA、MOTA、IDF1等指标。

  3. 模型导出：支持将ReID模型导出为ONNX、OpenVINO、TorchScript和TensorRT格式，以适应不同的部署环境。

自定义跟踪示例

BoxMOT还提供了一系列Jupyter Notebook示例，展示如何将项目与Torchvision的边界框检测、姿态估计和分割模型结合使用，方便用户快速上手和理解。

总结

BoxMOT项目为多目标跟踪任务提供了一个全面、灵活且高效的解决方案。无论是研究人员还是实践者，都可以从中受益，轻松实现高性能的多目标跟踪系统。该项目的持续更新和开源特性，使其成为计算机视觉领域中一个值得关注和使用的重要工具。

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