MMTracking — это опенсорсная библиотека для обработки видео на PyTorch. Библиотека является частью проекта OpenMMLab.
Особенности библиотеки
Среди ключевых преимуществ библиотеки разработчики отмечают: унифицированную платформу для обработки видео, модульный дизайн, простота использования, скорость работы и эффективные имплементации моделей.
Унифицированная платформа для моделей обработки видеозаписей
MMTracking является первым открытым инструментом, который унифицирует процесс решения задач обработки видеозаписей. Задачи включают в себя распознавание объектов, трекинг одного объекта и трекинг множества объектов.
Модульный дизайн
Разработчики декомпозируют фреймворк на компоненты. Пользователь может кастомизировать модель и пайплайн обучения, комбинируя разные модули.
Простота использования и скорость работы
MMTracking взаимодействует с другими проектами отOpenMMLab. Он строится поверх библиотеки MMDetection, которая позволяет задавать архитектуру детектора через изменение конфигурационных файлов. Все операции в библиотеке вычисляются на GPU. Скорость обучения и инференса выше, чем у альтернативных имплементаций алгоритмов.
Доступные модели
На текущий момент библиотека поддерживает следующие архитектуры нейросетей:
- Распознавание объектов на видео: DFF, FGFA, SELSA;
- Трекинг множества объектов на видеозаписи: SORT/DeepSORT, Tracktor;
- Трекинг одного объекта на видео SiameseRPN++
