boxmot

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。

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multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪，兼容多种检测器

CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目

该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法，包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT，支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便，使用友好，支持GPU加速，适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手，实现精准多对象跟踪。

siam-mot - 区域基的多目标追踪网络

CVPRGithubSiamMOT多目标跟踪开源项目深度学习运动模型

SiamMOT是一种基于区域的连体多目标追踪网络，通过在帧间估算对象实例的运动，实现目标检测和关联。项目展示了显式和隐式运动建模的重要性，显著提升了在MOT17、TAO-person和Caltech Roadside Pedestrians数据集上的性能，且在HiEve数据集上超越了ACM MM'20 HiEve Grand Challenge的获胜者。SiamMOT在单个现代GPU上以每秒17帧的速度运行，支持对人或人和车辆的联合追踪，并提供丰富的预训练模型供用户使用。

MOTSFusion - 将3D多目标跟踪与场景重建融合的创新算法

3D重建GithubKITTI数据集MOTSFusion开源项目目标跟踪计算机视觉

MOTSFusion项目提出了一种创新的多目标跟踪算法,通过融合3D跟踪和场景重建技术来提高准确性。该算法利用立体图像、光流和视差信息,结合分割网络和检测器,实现对车辆和行人的精确跟踪。项目在KITTI MOTS数据集上展现了优异性能,并开源了完整代码。这种方法为自动驾驶等应用中的多目标跟踪提供了新的思路。

MeMOTR - 基于长期记忆的Transformer多目标跟踪方法

GithubMeMOTRTransformer多目标跟踪开源项目计算机视觉长期记忆

MeMOTR提出了一种基于Transformer的端到端多目标跟踪方法，通过长期记忆注入和定制记忆注意力层提升目标关联性能。该方法在DanceTrack和SportsMOT等数据集上展现出优秀的跟踪效果，为复杂场景的多目标跟踪提供了新思路。项目开源了代码、预训练模型和使用说明，便于研究者复现和改进。

YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割

GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割

YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。

yolov8-face - YOLOv8优化的实时人脸检测与关键点定位框架

GithubYOLOv8人脸检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉

yolov8-face项目基于YOLOv8架构，专注于人脸检测和关键点定位。该项目提供多个模型版本，涵盖轻量级到高精度的不同需求，适用于各种应用场景。支持Android和OpenCV等多平台部署，具备高精度和实时性能。新增的yolov8-lite系列进一步优化了模型大小和计算效率，使其更适合移动设备和嵌入式系统应用。

ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型

GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测

Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型，提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景，其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节，请参阅官方文档或参与Discord社区互动。

py-motmetrics - 多目标跟踪性能评估Python库

GithubMOT指标Python库多目标跟踪开源项目性能评估数据分析

py-motmetrics是一个评估多目标跟踪(MOT)性能的Python库。它实现了CLEAR-MOT和ID等评估指标,支持多种距离度量,可跟踪每帧事件,并提供灵活的求解器后端。该库兼容MOTChallenge基准,使用pandas进行数据分析,易于扩展。py-motmetrics为研究人员和开发者提供了全面评估和比较多目标跟踪算法性能的工具。

mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包

GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测

MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。

SparseTrack - 多目标跟踪新方法：基于伪深度的场景分解技术

GithubSparseTrack伪深度场景分解多目标跟踪开源项目数据关联

SparseTrack提出了一种新的多目标跟踪方法，通过伪深度估计和深度级联匹配策略来分解密集场景。这种方法在MOT17和MOT20基准测试中表现出色，仅使用IoU匹配就达到了与复杂算法相当的性能。SparseTrack为解决拥挤场景中的多目标跟踪问题提供了新的思路，展示了简单方法在复杂任务中的潜力。

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