BoT-SORT是發表於2022年的先進的多目標跟蹤演算法,它結合了運動和外觀資訊、相機運動補償和更準確的卡爾曼濾波狀態向量,並把這些改進集成到ByteTrack,從而在MOTA、IDF1和HOTA性能指標上超過了ByteTrack,增強了目標跟蹤的魯棒性,比較適用於存在相機運動的場景。
YOLOv8代碼中已集成了BoT-SORT。本課程使用YOLOv8和BoT-SORT對視頻中的行人、車輛做多目標跟蹤計數與越界識別,開展YOLOv8目標檢測和BoT-SORT多目標跟蹤強強聯手的應用。
課程分別在Windows和Ubuntu系統上做專案演示,並對BoT-SORT原理和代碼做詳細解讀(使用PyCharm單步調試講解)。
課程包括:基礎篇、實踐篇、原理篇和代碼解析篇。
基礎篇包括多目標跟蹤任務介紹、常用資料集和評估指標;
實踐篇包括Win10和Ubuntu系統上的YOLOv8+BoT-SORT的多目標跟蹤計數與越界識別具體的實踐操作步驟演示;
原理篇中講解了馬氏距離、匈牙利演算法、卡爾曼濾波器、SORT、DeepSORT和BoT-SORT多目標跟蹤演算法的原理,並解讀了BoT-SORT論文;
代碼解析篇中使用PyCharm單步調試對BoT-SORT的代碼逐個檔進行講解。課程提供代碼解析文檔。