[Japanese/English]

MOT-Tracking-by-Detection-Pipeline

Tracking-by-Detection形式のMOT(Multi Object Tracking)について、
DetectionとTrackingの処理を分離して寄せ集めたフレームワークです。

https://user-images.githubusercontent.com/37477845/154089051-708b70c7-661a-4754-a5d8-556f9291e4c9.mp4

Requirement

opencv-python 4.5.5.62 or later
onnxruntime 1.10.0     or later
mediapipe 0.8.9.1      or later ※MediaPipeを実行する場合
filterpy 1.4.5         or later ※motpyを実行する場合
lap 0.4.0              or later ※ByteTrackを実行する場合
Cython 0.29.27         or later ※ByteTrackを実行する場合
cython_bbox 0.1.3      or later ※ByteTrackを実行する場合
rich 11.2.0            or later ※Norfairを実行する場合
gdown 4.4.0            or later ※YoutuReIDを実行する場合
tensorflow 2.8.0       or later ※Light Person Detectorをtfliteで実行する場合

※Windowsでcython_bbox のインストールが失敗する場合は、GitHubからのインストールをお試しください(2022/02/16時点)

pip install -e git+https://github.com/samson-wang/cython_bbox.git#egg=cython-bbox

Usage

デモの実行方法は以下です。

python main.py

• --device
  カメラデバイス番号の指定
  デフォルト：0
• --movie
  動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
  デフォルト：指定なし
• --detector
  Object Detectionのモデル選択
  yolox, efficientdet, ssd, centernet, nanodet, mediapipe_face, mediapipe_hand, light_person_detector の何れかを指定
  デフォルト：yolox
• --tracker
  トラッキングアルゴリズムの選択
  motpy, bytetrack, mc_bytetrack, norfair, mc_norfair, person_reid, youtureid, sface の何れかを指定
  デフォルト：motpy
• --target_id
  トラッキング対象のクラスIDを指定
  複数指定する場合はカンマ区切りで指定　※Noneの場合は全てを対象とする
  例：--target_id=1
  例：--target_id=1,3
  デフォルト：None
• --use_gpu
  GPU推論するか否か
  デフォルト：指定なし

Direcotry

│  main.py
│  test.mp4
├─Detector
│  │  detector.py
│  └─xxxxxxxx
│      │  xxxxxxxx.py
│      │  config.json
│      │  LICENSE
│      └─model
│          xxxxxxxx.onnx
└─Tracker
    │  tracker.py
    └─yyyyyyyy
        │  yyyyyyyy.py
        │  config.json
        │  LICENSE
        └─tracker

各モデル、トラッキングアルゴリズムを格納しているディレクトリには、
ライセンス条項とコンフィグを同梱しています。

Detector

Tracker

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

MOT-Tracking-by-Detection-Pipeline is under MIT License.

MOT-Tracking-by-Detection-Pipelineのソースコード自体はMIT Licenseですが、
各アルゴリズムのソースコードは、それぞれのライセンスに従います。
詳細は各ディレクトリ同梱のLICENSEファイルをご確認ください。

License(Movie)

サンプル動画はNHKクリエイティブ・ライブラリーのイタリア ミラノの横断歩道を使用しています。