Deep SORTによるMOT17データセット向け多対象追跡システム

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Deep SORTによるMOT17データセット向け多対象追跡システム

Deep SORTによるMOT17データセット向け多対象追跡システム

本リポジトリは、多対象追跡（MOT）アルゴリズムの一つであるDeep SORTをMOT17データセットに対応させた実装です。MOT17のフォーマットに準拠した出力結果の生成や、追跡結果の可視化、さらにMOTA/MOTP/IDSなどの評価指標による性能評価をサポートしています。Python 3.8以上で動作し、GPU環境があればTensorFlowの特徴抽出を高速化可能です。研究や実務でのMOTアルゴリズムの検証や応用に有用なリポジトリです。

https://github.com/Ulyssesllc/deepSORT_MOT17

概要

Deep SORTは、物体検出と特徴量抽出を組み合わせて動画内の複数の対象を追跡する多対象追跡（Multi-Object Tracking：MOT）アルゴリズムの一つです。本リポジトリは、このDeep SORTをMOT17データセットの仕様に合わせて調整し、MOTチャレンジで標準となっているフォーマットで結果を出力できるようにした実装です。TensorFlowを用いた特徴抽出器を備え、CPU環境でも動作しますが、GPUとCUDAがあればより高速な処理が可能です。追跡結果の可視化機能や、MOTA（Multiple Object Tracking Accuracy）、MOTP（Multiple Object Tracking Precision）、IDS（IDスイッチ）などの評価指標計算も組み込まれており、研究開発や実験に適した環境を提供します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 15
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • MOT17データセット標準のフォーマットに対応した多対象追跡結果の出力
  • TensorFlowを用いた特徴抽出とDeep SORTアルゴリズムの統合実装
  • MOTA/MOTP/IDS評価指標の計算および追跡結果の可視化機能
  • Python 3.8以上対応、GPU環境での高速化もサポート

技術的なポイント

本リポジトリは、多対象追跡アルゴリズムDeep SORTをMOT17データセットに最適化した点が最大の特徴です。Deep SORTは、検出器から得られたバウンディングボックスを元に、物体の再識別特徴量を抽出し、それを用いてフレーム間の対象のIDを一貫して追跡します。ここでの特徴抽出にはTensorFlowが用いられ、GPUが利用可能であれば大幅な処理速度向上が期待できます。

MOT17データセットは、多くの研究でベンチマークとして使われる標準的な追跡データセットであり、そのフォーマットに準拠することで外部ツールや評価スクリプトと高い互換性を保っています。リポジトリ内では、追跡結果をMOTフォーマット（テキストベースのCSV形式）で出力する仕組みが整備されており、これにより簡単に標準的な評価ツールを利用可能です。

また、追跡の性能評価に不可欠な指標であるMOTA（追跡精度）、MOTP（位置精度）、IDS（IDスイッチ回数）を自動で算出する機能も備えています。これにより、単にアルゴリズムを動かすだけでなく、その性能を定量的に評価するワークフローが一元化されています。

さらに、可視化機能により、追跡の結果を動画上にバウンディングボックスやIDラベル付きで表示可能です。これにより、アルゴリズムの動作や誤検出・IDスイッチの発生状況を直感的に把握でき、解析やデバッグに役立ちます。

インストールはPython3.8以上の環境で仮想環境を構築し、必要な依存ライブラリをpipで導入するシンプルな手順で完了します。GPU利用時はCUDA対応のTensorFlowをインストールすることで特徴抽出の高速化が可能です。Windowsのbash環境でのセットアップ例もREADMEに記載されており、初学者でも導入しやすい設計です。

まとめると、本リポジトリはDeep SORTアルゴリズムをMOT17の実データに適用し、追跡・評価・可視化まで一連の機能をPython環境で完結できるように整備した点が技術的なポイントです。これにより、MOT研究や応用での検証作業を効率化し、再現性の高い実験環境を提供しています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: git管理除外設定ファイル
  • .vscode: VSCodeの設定ディレクトリ
  • LICENSE: ライセンスファイル
  • README.md: リポジトリの説明書
  • application_util: アプリケーション用ユーティリティ群のディレクトリ
  • config: 設定ファイル群（推定）
  • deep_sort: Deep SORTアルゴリズム本体の実装ディレクトリ（推定）
  • data: MOT17データセットや結果ファイル用ディレクトリ（推定）
  • requirements.txt: 依存パッケージ一覧
  • run_tracking.py: 追跡処理のメインスクリプト（推定）
  • visualization.py: 結果の可視化用スクリプト（推定）
  • evaluation.py: MOTA/MOTP/IDS評価指標計算用スクリプト（推定）
  • setup.py or install.sh: インストール補助スクリプト（推定）

※ファイル・ディレクトリ名はREADMEや一般的な構成例より推測したものであり、実際の構成はリポジトリ内で確認してください。

まとめ

Deep SORTをMOT17データセットに最適化し、追跡から評価・可視化まで一貫した環境を提供するPython実装。

リポジトリ情報：