# mmtracking **Repository Path**: open-mmlab/mmtracking ## Basic Information - **Project Name**: mmtracking - **Description**: 基于 PyTorch 的视频目标感知开源工具箱，同时支持视频目标检测、多目标跟踪、单目标跟踪和视频实例分割等多种任务、学术数据集和算法。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Apache-2.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 24 - **Forks**: 11 - **Created**: 2022-04-18 - **Last Updated**: 2025-02-06 ## Categories & Tags **Categories**: cv **Tags**: None ## README
 
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[![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/mmtrack)](https://pypi.org/project/mmtrack/) [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/mmtrack)](https://pypi.org/project/mmtrack) [![docs](https://img.shields.io/badge/docs-latest-blue)](https://mmtracking.readthedocs.io/zh_CN/latest/) [![badge](https://github.com/open-mmlab/mmtracking/workflows/build/badge.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmtracking/actions) [![codecov](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmtracking/branch/master/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/open-mmlab/mmtracking) [![license](https://img.shields.io/github/license/open-mmlab/mmtracking.svg)](https://github.com/open-mmlab/mmtracking/blob/master/LICENSE) [📘Documentation](https://mmtracking.readthedocs.io/zh_CN/latest/) | [🛠️Installation](https://mmtracking.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html) | [👀Model Zoo](https://mmtracking.readthedocs.io/zh_CN/latest/model_zoo.html) | [🆕Update News](https://mmtracking.readthedocs.io/zh_CN/latest/changelog.html) | [🤔Reporting Issues](https://github.com/open-mmlab/mmtracking/issues/new/choose)
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## 简介 MMTracking是一款基于PyTorch的视频目标感知开源工具箱，是[OpenMMLab](http://openmmlab.org/)项目的一部分。 主分支代码目前支持**PyTorch 1.5以上**的版本。
### 主要特性 - **首个开源一体化视频目标感知平台** MMTracking 是首个开源一体化视频目标感知工具箱，同时支持视频目标检测，多目标跟踪，单目标跟踪和视频实例分割等多种任务和算法。 - **模块化设计** MMTracking将统一的视频目标感知框架解耦成不同的模块组件，通过组合不同模块组件，用户可以便捷地构建自定义视频目标感知模型。 - **简洁、高效、强大** **简洁**：MMTracking与其他OpenMMLab平台充分交互。MMTracking充分复用[MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)中的已有模块，我们只需要修改配置文件就可以使用任何检测器。 **高效**：MMTracking所有操作都在GPU上运行。相比其他开源库的实现，MMTracking的训练和推理更加高效。 **强大**：MMTracking复现了SOTA性能的模型。受益于[MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)的持续推进，部分实现精度超出官方版本。 ## 更新 - 添加了 [OC-SORT](configs/mot/ocsort/) 的预训练模型。 v0.14.0版本已于2022年09月19日发布，可通过查阅[更新日志](docs/zh_cn/changelog.md)了解更多细节以及发布历史。 ## 安装 请参考[安装指南](docs/zh_cn/install.md)进行安装。 ## 开始使用MMTracking 请参考[数据集](docs/zh_cn/dataset.md)和[快速开始](docs/zh_cn/quick_run.md)了解MMTracking的基本使用。 我们提供了跟踪的Colab教程，您可以在[这里](<(./demo/MMTracking_Tutorial.ipynb)>)预览或者直接在[Colab](https://colab.research.google.com/github/open-mmlab/mmtracking/blob/master/demo/MMTracking_Tutorial.ipynb)上运行。 MMTracking也提供了更详细的[教程](docs/zh_cn/tutorials/)，比如[配置文件简介](docs/zh_cn/tutorials/config.md), [视频目标检测器配置文件详解](docs/zh_cn/tutorials/config_vid.md), [多目标跟踪器配置文件详解](docs/zh_cn/tutorials/config_mot.md), [单目标跟踪器配置文件详解](docs/zh_cn/tutorials/config_sot.md), [自定义数据集](docs/zh_cn/tutorials/customize_dataset.md), [自定义数据预处理流程](docs/zh_cn/tutorials/customize_data_pipeline.md), [自定义视频目标检测器](docs/zh_cn/tutorials/customize_vid_model.md), [自定义多目标跟踪器](docs/zh_cn/tutorials/customize_mot_model.md), [自定义单目标跟踪器](docs/zh_cn/tutorials/customize_sot_model.md), [自定义训练配置](docs/zh_cn/tutorials/customize_runtime.md) 以及 [有用的工具和脚本](docs/zh_cn/useful_tools_scripts.md)。 ## 基准测试与模型库 本工具箱支持的各个模型的结果和设置都可以在[模型库](docs/zh_cn/model_zoo.md)页面中查看。 ### 视频目标检测 支持的算法: - [x] [DFF](configs/vid/dff) (CVPR 2017) - [x] [FGFA](configs/vid/fgfa) (ICCV 2017) - [x] [SELSA](configs/vid/selsa) (ICCV 2019) - [x] [Temporal RoI Align](configs/vid/temporal_roi_align) (AAAI 2021) 支持的数据集： - [x] [ILSVRC](http://image-net.org/challenges/LSVRC/2017/) ### 单目标跟踪 支持的算法: - [x] [SiameseRPN++](configs/sot/siamese_rpn) (CVPR 2019) - [x] [STARK](configs/sot/stark) (ICCV 2021) - [x] [MixFormer](configs/sot/mixformer) (CVPR 2022) - [ ] [PrDiMP](https://arxiv.org/abs/2003.12565) (CVPR2020) (WIP) 支持的数据集： - [x] [LaSOT](http://vision.cs.stonybrook.edu/~lasot/) - [x] [UAV123](https://cemse.kaust.edu.sa/ivul/uav123/) - [x] [TrackingNet](https://tracking-net.org/) - [x] [OTB100](http://www.visual-tracking.net/) - [x] [GOT10k](http://got-10k.aitestunion.com/) - [x] [VOT2018](https://www.votchallenge.net/vot2018/) ### 多目标跟踪 支持的算法: - [x] [SORT/DeepSORT](configs/mot/deepsort) (ICIP 2016/2017) - [x] [Tracktor](configs/mot/tracktor) (ICCV 2019) - [x] [QDTrack](configs/mot/qdtrack) (CVPR 2021) - [x] [ByteTrack](configs/mot/bytetrack) (ECCV 2022) - [x] [OC-SORT](configs/mot/ocsort) (arXiv 2022) 支持的数据集： - [x] [MOT Challenge](https://motchallenge.net/) - [x] [CrowdHuman](https://www.crowdhuman.org/) - [x] [LVIS](https://www.lvisdataset.org/) - [x] [TAO](https://taodataset.org/) - [x] [DanceTrack](https://arxiv.org/abs/2111.14690) ### 视频实例分割 支持的算法: - [x] [MaskTrack R-CNN](configs/vis/masktrack_rcnn) (ICCV 2019) 支持的数据集： - [x] [YouTube-VIS](https://youtube-vos.org/dataset/vis/) ## 参与贡献 我们非常欢迎用户对于MMTracking做出的任何贡献，可以参考[贡献指南](https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/CONTRIBUTING.md)文件了解更多细节和在这个[讨论](https://github.com/open-mmlab/mmtracking/issues/73)中规划MMTracking的开发计划。 ## 致谢 MMTracking是一款开源项目，我们欢迎任何贡献和反馈。我们希望该工具箱和基准测试可以为社区提供灵活的代码工具，供用户复现现有算法并开发自己新的视频目标感知方法。 ## 引用 如果你觉得MMTracking对你的研究有所帮助，可以考虑引用它: ```latex @misc{mmtrack2020, title={{MMTracking: OpenMMLab} video perception toolbox and benchmark}, author={MMTracking Contributors}, howpublished = {\url{https://github.com/open-mmlab/mmtracking}}, year={2020} } ``` ## 许可 该项目遵循[Apache 2.0 license](/LICENSE)开源协议。 ## OpenMMLab 的其他项目 - [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv)：OpenMMLab计算机视觉基础库 - [MIM](https://github.com/open-mmlab/mim): MIM 是 OpenMMlab 项目、算法、模型的统一入口 - [MMClassification](https://github.com/open-mmlab/mmclassification): OpenMMLab 图像分类工具箱 - [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection): OpenMMLab 目标检测工具箱 - [MMDetection3D](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d): OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台 - [MMYOLO](https://github.com/open-mmlab/mmyolo): OpenMMLab YOLO 系列工具箱和基准测试 - [MMRotate](https://github.com/open-mmlab/mmrotate): OpenMMLab 旋转框检测工具箱与测试基准 - [MMSegmentation](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation): OpenMMLab 语义分割工具箱 - [MMOCR](https://github.com/open-mmlab/mmocr): OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包 - [MMPose](https://github.com/open-mmlab/mmpose): OpenMMLab 姿态估计工具箱 - [MMHuman3D](https://github.com/open-mmlab/mmhuman3d): OpenMMLab 人体参数化模型工具箱与测试基准 - [MMSelfSup](https://github.com/open-mmlab/mmselfsup): OpenMMLab 自监督学习工具箱与测试基准 - [MMRazor](https://github.com/open-mmlab/mmrazor): OpenMMLab 模型压缩工具箱与测试基准 - [MMFewShot](https://github.com/open-mmlab/mmfewshot): OpenMMLab 少样本学习工具箱与测试基准 - [MMAction2](https://github.com/open-mmlab/mmaction2): OpenMMLab 新一代视频理解工具箱 - [MMTracking](https://github.com/open-mmlab/mmtracking): OpenMMLab 一体化视频目标感知平台 - [MMFlow](https://github.com/open-mmlab/mmflow): OpenMMLab 光流估计工具箱与测试基准 - [MMEditing](https://github.com/open-mmlab/mmediting): OpenMMLab 图像视频编辑工具箱 - [MMGeneration](https://github.com/open-mmlab/mmgeneration): OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱 - [MMDeploy](https://github.com/open-mmlab/mmdeploy): OpenMMLab 模型部署框架 ## 欢迎加入 OpenMMLab 社区 扫描下方的二维码可关注 OpenMMLab 团队的 [知乎官方账号](https://www.zhihu.com/people/openmmlab)，加入 OpenMMLab 团队的 [官方交流 QQ 群](https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=aCvMxdr3)
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