Awesome GitHub RepositoriesInstance Segmentation Tracking

pysot este un framework de computer vision conceput pentru urmărirea obiectelor unice (single object tracking). Oferă o platformă pentru implementarea și evaluarea algoritmilor care localizează și urmăresc obiecte țintă specifice în secvențe de cadre video. Proiectul include implementări ale arhitecturii SiamRPN pentru localizarea bazată pe rețeaua de propunere a regiunilor și modelul SiamMask, care combină urmărirea cu generarea de măști binare pentru a oferi segmentarea la nivel de pixel a obiectelor. Framework-ul conține, de asemenea, un toolkit de evaluare a urmăririi vizuale utilizat pentru a măsura acuratețea și fiabilitatea algoritmilor de urmărire față de seturile de date standard din industrie.

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.