MMTracking: опенсорсная библиотека для обработки видео на PyTorch

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++