Анализ данных (Data analysis)

0:06

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🖥 Roboflow Trackers

Roboflow/trackers — это новая, унифицированная Python‑библиотека object‑tracking, в которой «с нуля» реализуются популярные алгоритмы многoобъектного трекинга (первым уже готов SORT, вскоре планируются Deep SORT, ByteTrack и др.) 

Проект входит в open‑source‑экосистему Roboflow (Supervision, RF‑DETR и т.д.) и предоставляет единый API поверх разных детекторов, так что вы можете, например, скрестить Ultralytics YOLO‑v9, MMDetection или HuggingFace Transformers с любым трекером из пакета без «клея»‑оберток.

Установка
pip install trackers

import supervision as sv
from rfdetr import RFDETRBase          # любой детектор
from trackers.sort_tracker import SORTTracker

model   = RFDETRBase()                # или Ultralytics, MMDet…
tracker = SORTTracker()

def callback(frame, _):
    dets = model.predict(frame)       # сводим к sv.Detections
    dets = tracker.update(dets)       # добавляем tracker_id
    return sv.LabelAnnotator(
        text_position=sv.Position.CENTER
    ).annotate(frame, dets, dets.tracker_id)

sv.process_video("in.mp4", "out.mp4", callback)

На выходе ‑ ролик с пронумерованными боксами, где каждый объект сохраняет ID между кадрами.

Лицензия без ограничений (Apache‑2.0) и возможность править алгоритм под себя.

👉 Репозиторий

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍9❤4🔥4

www.tgoop.com/data_analysis_ml/3487

4.64K viewsApr 17 at 08:40

🖥 Roboflow Trackers

Roboflow/trackers — это новая, унифицированная Python‑библиотека object‑tracking, в которой «с нуля» реализуются популярные алгоритмы многoобъектного трекинга (первым уже готов SORT, вскоре планируются Deep SORT, ByteTrack и др.) 

Проект входит в open‑source‑экосистему Roboflow (Supervision, RF‑DETR и т.д.) и предоставляет единый API поверх разных детекторов, так что вы можете, например, скрестить Ultralytics YOLO‑v9, MMDetection или HuggingFace Transformers с любым трекером из пакета без «клея»‑оберток.

Установка
pip install trackers

import supervision as sv
from rfdetr import RFDETRBase          # любой детектор
from trackers.sort_tracker import SORTTracker

model   = RFDETRBase()                # или Ultralytics, MMDet…
tracker = SORTTracker()

def callback(frame, _):
    dets = model.predict(frame)       # сводим к sv.Detections
    dets = tracker.update(dets)       # добавляем tracker_id
    return sv.LabelAnnotator(
        text_position=sv.Position.CENTER
    ).annotate(frame, dets, dets.tracker_id)

sv.process_video("in.mp4", "out.mp4", callback)