Awesome GitHub RepositoriesInstance Segmentation Tracking

pysot es un framework de visión por computadora diseñado para el seguimiento de un solo objeto. Proporciona una plataforma para implementar y evaluar algoritmos que localizan y siguen objetos objetivo específicos a través de secuencias de fotogramas de video. El proyecto incluye implementaciones de la arquitectura SiamRPN para la localización basada en redes de propuesta de región y el modelo SiamMask, que combina el seguimiento con la generación de máscaras binarias para proporcionar segmentación de objetos a nivel de píxel. El framework también contiene un kit de herramientas de evaluación de seguimiento visual utilizado para medir la precisión y fiabilidad de los algoritmos de seguimiento frente a datasets estándar de la industria.

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.