Awesome GitHub RepositoriesInstance Segmentation Tracking

pysot ist ein Computer-Vision-Framework für das Tracking einzelner Objekte. Es bietet eine Plattform zur Implementierung und Evaluierung von Algorithmen, die spezifische Zielobjekte über Videoframes hinweg lokalisieren und verfolgen. Das Projekt enthält Implementierungen der SiamRPN-Architektur für die auf Region-Proposal-Netzwerken basierende Lokalisierung sowie das SiamMask-Modell, das Tracking mit der Generierung binärer Masken kombiniert, um eine pixelgenaue Segmentierung von Objekten zu ermöglichen. Das Framework enthält zudem ein Evaluierungs-Toolkit für visuelles Tracking, das zur Messung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Tracking-Algorithmen anhand von Standard-Industrie-Datensätzen verwendet wird.

mmtracking is a PyTorch video perception framework designed for training and deploying computer vision models that analyze sequential image data. It provides specialized tools for multi-object tracking, video instance segmentation, and a configuration-driven system for managing deep learning models. The project utilizes a deep learning model registry and a configuration-driven pipeline to swap model backbones and detectors without modifying the core codebase. This modular approach allows for the development of custom perception architectures by combining various components and configurations.