YOLOXとByteTrackを用いたMOT(Multiple Object Tracking)のPythonサンプルです。
YOLOXはYOLOX-ONNX-TFLite-Sampleで、ONNXに変換したモデルを使用しています。
08-01.yolox-bytetrack.mp4
- OpenCV 3.4.2 or later
- onnxruntime 1.5.2 or later
- lap 0.4.0 or later
- Cython 0.29.27 or later
- cython_bbox 0.1.3 or later
※onnxruntime-gpuはonnxruntimeでも動作しますが、推論時間がかかるためGPUを推奨します
※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(2022/02/13時点)
pip install -e git+https://github.com/samson-wang/cython_bbox.git#egg=cython-bbox
デモの実行方法は以下です。
python sample.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 - --width
カメラキャプチャ時の横幅
デフォルト：960 - --height
カメラキャプチャ時の縦幅
デフォルト：540
YOLOXパラメータ
- --yolox_model
ロードするモデルの格納パス
デフォルト：model/yolox_nano.onnx - --input_shape
モデルの入力サイズ
デフォルト：416,416 - --score_th
クラス判別の閾値
デフォルト：0.3 - --nms_th
NMSの閾値
デフォルト：0.45 - --nms_score_th
NMSのスコア閾値
デフォルト：0.1 - --with_p6
Large P6モデルを使用するか否か
デフォルト：指定なし
ByteTrackパラメータ
- --track_thresh
デフォルト：0.5 - --track_buffer
デフォルト：30 - --match_thresh
デフォルト：0.8 - --min_box_area
デフォルト：10 - --mot20
デフォルト：指定なし
※パラメータ詳細はByteTrackを参照ください。
高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)
yolox-bytetrack-sample is under MIT License.
サンプル動画はNHKクリエイティブ・ライブラリーのケニア共和国キツイ 町並み(4) ふかんショットを使用しています。
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