BoxMOT

BoxMOT 是一个包含了可插拔的多目标跟踪模块的仓库，主要适用于分割、目标检测和姿态估计模型。这些模块采用了最先进的跟踪方法，可以与常见的对象检测模型（如 Yolov8、Yolo-NAS 和 YOLOX）结合使用。BoxMOT 包含了一系列的跟踪器，包括 BoTSORT、DeepOCSORT、OCSORT、HybridSORT 和 ByteTrack 等，每个跟踪器都有其独特的优缺点和适用场景。此外，我们提供了多种 ReID 模型，可以根据需求自动下载，从而优化跟踪性能。

主要特性

1. 多目标跟踪器：

   • 集成了多种最先进的跟踪算法，能够应对不同的硬件限制，从 CPU 到更大的 GPU 都能支持。
   • 支持外观描述如 CLIPReID 和轻量级的 ReID 模型如 LightMBN 和 OSNet 等。

2. 兼容性强：

   • 可以与 Yolov8、Yolo-NAS 和 YOLOX 等常见的目标检测模型无缝集成。

3. 快速实验：

   • 通过保存检测和嵌入向量数据，支持超快的实验流程，无需每次都重新生成数据。

4. 灵活性：

   • 提供丰富的 API 和配置选项，适用于多种应用场景。

使用场景

1. 视频监控：

   • 可以对监控视频中的多个对象进行实时跟踪，如人群监控、交通监控等。

2. 自动驾驶：

   • 对道路上的车辆、行人等进行实时跟踪，提高感知能力和操作安全性。

3. 智能零售：

   • 跟踪店内顾客的行为，进行客流分析和顾客行为分析。

4. 无人机检测：

   • 在无人机视频中，跟踪地面目标，实现自动监控和搜索功能。

5. 体育赛事分析：

   • 对运动员进行实时跟踪，进行比赛行为分析和战术研究。

BoxMOT 是一个非常强大且灵活的多目标跟踪解决方案，适用于多种场景，能大幅提升目标检测和跟踪任务的精度和效率。