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简介

MMTracking是一款基于PyTorch的视频目标感知开源工具箱,是OpenMMLab项目的一部分。

主分支代码目前支持PyTorch 1.5以上的版本。

主要特性

  • 首个开源一体化视频目标感知平台

    MMTracking 是首个开源一体化视频目标感知工具箱,同时支持视频目标检测,多目标跟踪,单目标跟踪和视频实例分割等多种任务和算法。

  • 模块化设计

    MMTracking将统一的视频目标感知框架解耦成不同的模块组件,通过组合不同模块组件,用户可以便捷地构建自定义视频目标感知模型。

  • 简洁、高效、强大

    简洁:MMTracking与其他OpenMMLab平台充分交互。MMTracking充分复用MMDetection中的已有模块,我们只需要修改配置文件就可以使用任何检测器。

    高效:MMTracking所有操作都在GPU上运行。相比其他开源库的实现,MMTracking的训练和推理更加高效。

    强大:MMTracking复现了SOTA性能的模型。受益于MMDetection的持续推进,部分实现精度超出官方版本。

更新

  • 添加了 OC-SORT 的预训练模型。

v0.14.0版本已于2022年09月19日发布,可通过查阅更新日志了解更多细节以及发布历史。

安装

请参考安装指南进行安装。

开始使用MMTracking

请参考数据集快速开始了解MMTracking的基本使用。

我们提供了跟踪的Colab教程,您可以在这里预览或者直接在Colab上运行。

MMTracking也提供了更详细的教程,比如配置文件简介, 视频目标检测器配置文件详解, 多目标跟踪器配置文件详解, 单目标跟踪器配置文件详解, 自定义数据集, 自定义数据预处理流程, 自定义视频目标检测器, 自定义多目标跟踪器, 自定义单目标跟踪器, 自定义训练配置 以及 有用的工具和脚本

基准测试与模型库

本工具箱支持的各个模型的结果和设置都可以在模型库页面中查看。

视频目标检测

支持的算法:

支持的数据集:

单目标跟踪

支持的算法:

支持的数据集:

多目标跟踪

支持的算法:

支持的数据集:

视频实例分割

支持的算法:

支持的数据集:

参与贡献

我们非常欢迎用户对于MMTracking做出的任何贡献,可以参考贡献指南文件了解更多细节和在这个讨论中规划MMTracking的开发计划。

致谢

MMTracking是一款开源项目,我们欢迎任何贡献和反馈。我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具,供用户复现现有算法并开发自己新的视频目标感知方法。

引用

如果你觉得MMTracking对你的研究有所帮助,可以考虑引用它:

@misc{mmtrack2020,
    title={{MMTracking: OpenMMLab} video perception toolbox and benchmark},
    author={MMTracking Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmtracking}},
    year={2020}
}

许可

该项目遵循Apache 2.0 license开源协议。

OpenMMLab 的其他项目

  • MMCV:OpenMMLab计算机视觉基础库
  • MIM: MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口
  • MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱
  • MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱
  • MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台
  • MMYOLO: OpenMMLab YOLO 系列工具箱和基准测试
  • MMRotate: OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准
  • MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱
  • MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包
  • MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱
  • MMHuman3D: OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准
  • MMSelfSup: OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准
  • MMRazor: OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准
  • MMFewShot: OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准
  • MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱
  • MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台
  • MMFlow: OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准
  • MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱
  • MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱
  • MMDeploy: OpenMMLab 模型部署框架

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