Multi-Object Trackingの精度評価指標 | 株式会社ARISE analytics（アライズ アナリティクス）
Business Development Divisionでデータサイエンティストをしている秋元です。 今回はARISEの画像分析チームが取り組んでいる画像処理技術の一つであるMulti-Object Trackingについて、その評価指標を紹介します。 1.Multi-Object Trackingとは Multi-Object Tracking（MOT）は、動画の中で移動していく複数の人や物をそれぞれ区別して継続的に追跡する画像処理技術です。技術的には画像処理の基本的な技術の一つである物体認識の応用技術になりますが、静止画の物体認識とは異なり動画中の物体は常に外観が変化し続けることから、非常に難しいタスクとされています。 MOTは研究が盛んな分野であり多くのアルゴリズムが開発されています。広く使われているTracking by Detectionと呼ばれる手法では、まず動画の各フレーム
【物体検出2022】BoT-SORTを使ってYOLOv7のモデルで物体追跡(MOT)を実装する - Qiita
はじめに 物体検出でお馴染みのYOLOシリーズの最新版「YOLOv7」について、動かしながら試していきます。 YOLOv7は2022年7月に公開された最新バージョンであり、速度と精度の面で限界を押し広げています。 今回の記事では、YOLOv7とBoT-SORTによる物体追跡(MOT)の実装方法を紹介します。 Google colabで簡単に最新の物体検出モデルを実装することができますので、ぜひ最後までご覧ください。 （詳細） YOLOv7とは YOLOv7は2022年7月に公開された最新バージョンであり、5FPSから160FPSの範囲で速度と精度の両方ですべての既知のオブジェクト検出器を上回り、速度と精度の面で限界を押し広げています。 これまでのYOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、 DETR、Deformable DETR、DINO-5scale-R50、Vi
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GitHub - NirAharon/BoT-SORT: BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
Papers with Code - MOT20 Benchmark (Multi-Object Tracking)
GitHub - GerardMaggiolino/Deep-OC-SORT: https://arxiv.org/abs/2302.11813
GitHub - megvii-research/MOTRv2: [CVPR2023] MOTRv2: Bootstrapping End-to-End Multi-Object Tracking by Pretrained Object Detectors
