MCMOT: 实时单阶段多类别多目标跟踪

MCMOT: 实时单阶段多类别多目标跟踪

MCMOT Real time one-stage multi-class & multi-object tracking based on anchor-free detection and ReID 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/MCMOT

项目基础介绍

MCMOT（Multi-Class Multi-Object Tracking）是一个基于开源的实时单阶段多类别多目标跟踪系统。该项目是FairMOT的扩展工作，将一类多目标跟踪扩展到多类别多目标跟踪。主要使用Python编程语言开发，依赖于强大的深度学习框架。

编程语言

• Python

核心功能

MCMOT的核心功能包括：

• 实现单阶段的多类别多目标检测与跟踪。
• 基于无锚点检测和ReID（Re-identification）技术。
• 支持多种类别的物体检测，如行人、自行车、汽车、摩托车等。
• 提供了多种预训练模型，适用于不同的检测和跟踪任务。

最近更新的功能

MCMOT最近更新的功能包括：

• 改进了数据集处理脚本，优化了数据加载和预处理流程。
• 对模型架构进行了调整，提高了跟踪的准确性和速度。
• 增加了对VisDrone数据集的支持，扩展了模型的多类别跟踪能力。
• 提供了更多预训练模型，包括基于ResNet18和HRNet18的模型，以满足不同场景的需求。

以上更新进一步增强了MCMOT在实际应用中的性能和灵活性，使其能够更好地适用于各类多目标跟踪场景。

MCMOT Real time one-stage multi-class & multi-object tracking based on anchor-free detection and ReID 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/MCMOT