BoT-SORT ट्रैकर
वैकल्पिक कैमरा गति प्रतिपूर्ति के साथ ByteTrack-शैली एसोसिएशन (BoT-SORT)।
वीडियो फ़्रेमों में वस्तुओं को ट्रैक करने के लिए उपयोग करें BoT-SORT roboflow/trackers पैकेज का एल्गोरिथ्म।
BoT-SORT एक ByteTrack-शैली की एसोसिएशन पाइपलाइन (उच्च- और निम्न-विश्वास डिटेक्शन, Kalman ट्रैक अवस्थाएँ) का पालन करता है और लागू कर सकता है कैमरा गति क्षतिपूर्ति (CMC) सक्षम होने पर एसोसिएशन से पहले। CMC फ़्रेमों के बीच एक वैश्विक affine गति का अनुमान लगाती है ताकि कैमरा हिलने पर अनुमानित बॉक्स बेहतर ढंग से संरेखित हों।
BoT-SORT का उपयोग कब करें:
ऐसे दृश्य जिनमें चलते या हिलते कैमरे (सक्षम करें कैमरा गति क्षतिपूर्ति).
घने डिटेक्शन शोर वाले मामले जहाँ ByteTrack-शैली की दो-चरणीय मैचिंग मदद करती है।
जब आप वैकल्पिक गति-क्षतिपूर्ति चरण के साथ ByteTrack-जैसा व्यवहार चाहते हैं।
विकल्पों पर कब विचार करें:
स्थिर कैमरा और आपको केवल गति चाहिए: ByteTrack या SORT अधिक सरल हो सकता है।
कैमरा गति के बिना भारी ओक्लूज़न और अनियमित वस्तु गति: OC-SORT.
कम-टेक्सचर पृष्ठभूमियाँ जहाँ sparse-feature CMC अविश्वसनीय है।
कैमरा गति क्षतिपूर्ति: सक्षम होने पर, यह ब्लॉक हर फ़्रेम में वर्कफ़्लो छवि पिक्सेल ट्रैकर को भेजता है। यदि छवि को numpy array में डिकोड नहीं किया जा सकता, तो ट्रैकर उस फ़्रेम के लिए CMC के बिना चलता है (एक चेतावनी लॉग की जाती है)।
तुरंत प्रथम-फ़्रेम सक्रियण डिफ़ॉल्ट रूप से बंद रहता है ताकि व्यवहार अन्य कोर ट्रैकर ब्लॉकों के लिए मेल खाए new_instances / already_seen_instances. इसे सक्षम करें यदि आप चाहते हैं कि फ़्रेम 1 पर ट्रैकों को तुरंत स्थिर ID मिलें (मूल BoT-SORT पेपर-शैली)।
तीन डिटेक्शन सेट आउटपुट करता है:
tracked_detections: असाइन किए गए ट्रैक ID के साथ सभी पुष्ट ट्रैक किए गए डिटेक्शन।
new_instances: ऐसे डिटेक्शन जिनका ट्रैक ID पहली बार दिखाई देता है।
already_seen_instances: ऐसे डिटेक्शन जिनका ट्रैक ID किसी पिछले फ़्रेम में देखा जा चुका है।
यह ब्लॉक प्रति अलग ट्रैकर स्थिति और instance cache बनाए रखता है video_identifier, जिससे एक ही वर्कफ़्लो के भीतर बहु-स्ट्रीम ट्रैकिंग संभव होती है।
प्रकार पहचानकर्ता
स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फील्ड: roboflow_core/trackers_botsort@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।
गुण
नाम
प्रकार
विवरण
संदर्भ
name
str
इस स्टेप के लिए एक अद्वितीय पहचानकर्ता दर्ज करें..
❌
minimum_iou_threshold_first_assoc
float
पहले (उच्च-विश्वास) एसोसिएशन चरण के लिए न्यूनतम संयुक्त समानता (IoU × confidence)। डिफ़ॉल्ट: 0.2..
✅
minimum_iou_threshold_second_assoc
float
दूसरे (निम्न-विश्वास) एसोसिएशन चरण के लिए न्यूनतम IoU। डिफ़ॉल्ट: 0.5..
✅
minimum_iou_threshold_unconfirmed_assoc
float
असत्यापित ट्रैकों को शेष उच्च-विश्वास डिटेक्शन से मिलाने के लिए न्यूनतम संयुक्त समानता। डिफ़ॉल्ट: 0.3..
✅
minimum_consecutive_frames
int
लगातार फ़्रेमों की संख्या जिनमें किसी ट्रैक का मेल होना चाहिए, उसके बाद ही उसे एक पुष्ट ट्रैक (tracker_id != -1) के रूप में जारी किया जाता है। डिफ़ॉल्ट: 2..
✅
lost_track_buffer
int
किसी ट्रैक का मेल खाता डिटेक्शन खोने के बाद उसे जीवित रखने वाले फ़्रेमों की संख्या। अधिक मान ओक्लूज़न पुनर्प्राप्ति में सुधार करते हैं। डिफ़ॉल्ट: 30..
✅
track_activation_threshold
float
नया ट्रैक शुरू करने के लिए आवश्यक न्यूनतम डिटेक्शन confidence। इस सीमा से नीचे के डिटेक्शन नए ट्रैक बनाने में उपयोग नहीं किए जाते। डिफ़ॉल्ट: 0.7..
✅
high_conf_det_threshold
float
एसोसिएशन में उपयोग किए जाने वाले उच्च-विश्वास डिटेक्शन के लिए confidence सीमा। डिफ़ॉल्ट: 0.6..
✅
enable_cmc
bool
कैमरा गति क्षतिपूर्ति सक्षम करें (प्रति-फ़्रेम छवि पिक्सेल का उपयोग करता है)। चलते कैमरों के लिए अनुशंसित..
✅
cmc_method
str
कैमरा गति अनुमानक। इनमें से एक: orb, sift, sparseOptFlow, ecc. डिफ़ॉल्ट: {DEFAULT_CMC_METHOD!r}..
❌
cmc_downscale
int
गति और मजबूती के लिए CMC के भीतर लागू डाउनस्केल गुणांक। डिफ़ॉल्ट: 2..
✅
instant_first_frame_activation
bool
यदि true, तो पहले फ़्रेम के ट्रैकों को तुरंत IDs मिलती हैं (पेपर-शैली)। डिफ़ॉल्ट false ताकि new/already-seen आउटपुट अन्य core trackers से मेल खाएँ..
✅
instances_cache_size
int
new/already-seen वर्गीकरण के लिए instance cache में रखे जाने वाले ट्रैक IDs की अधिकतम संख्या। FIFO eviction का उपयोग करता है। डिफ़ॉल्ट: 16384..
❌
यह संदर्भ कॉलम यह दर्शाता है कि प्रॉपर्टी को गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है, जो वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध हैं। अधिक जानकारी के लिए देखें Bindings ।
इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स
उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। जाँचें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार BoT-SORT ट्रैकर संस्करण में v1 है।
इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स
इनपुट
image(image): एम्बेडेड वीडियो मेटाडेटा (fps और video_identifier) वाली इनपुट छवि। प्रति-वीडियो ट्रैकर स्थिति को प्रारंभ करने और प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाती है। जब कैमरा गति क्षतिपूर्ति सक्षम होती है, तो फ़्रेम पिक्सेल इस छवि से पढ़े जाते हैं..detections(Union[instance_segmentation_prediction,keypoint_detection_prediction,object_detection_prediction,rle_instance_segmentation_prediction]): वर्तमान फ़्रेम के लिए ट्रैक करने हेतु डिटेक्शन पूर्वानुमान..minimum_iou_threshold_first_assoc(float_zero_to_one): पहले (उच्च-विश्वास) एसोसिएशन चरण के लिए न्यूनतम संयुक्त समानता (IoU × confidence)। डिफ़ॉल्ट: 0.2..minimum_iou_threshold_second_assoc(float_zero_to_one): दूसरे (निम्न-विश्वास) एसोसिएशन चरण के लिए न्यूनतम IoU। डिफ़ॉल्ट: 0.5..minimum_iou_threshold_unconfirmed_assoc(float_zero_to_one): असत्यापित ट्रैकों को शेष उच्च-विश्वास डिटेक्शन से मिलाने के लिए न्यूनतम संयुक्त समानता। डिफ़ॉल्ट: 0.3..minimum_consecutive_frames(integer): लगातार फ़्रेमों की संख्या जिनमें किसी ट्रैक का मेल होना चाहिए, उसके बाद ही उसे एक पुष्ट ट्रैक (tracker_id != -1) के रूप में जारी किया जाता है। डिफ़ॉल्ट: 2..lost_track_buffer(integer): किसी ट्रैक का मेल खाता डिटेक्शन खोने के बाद उसे जीवित रखने वाले फ़्रेमों की संख्या। अधिक मान ओक्लूज़न पुनर्प्राप्ति में सुधार करते हैं। डिफ़ॉल्ट: 30..track_activation_threshold(float_zero_to_one): नया ट्रैक शुरू करने के लिए आवश्यक न्यूनतम डिटेक्शन confidence। इस सीमा से नीचे के डिटेक्शन नए ट्रैक बनाने में उपयोग नहीं किए जाते। डिफ़ॉल्ट: 0.7..high_conf_det_threshold(float_zero_to_one): एसोसिएशन में उपयोग किए जाने वाले उच्च-विश्वास डिटेक्शन के लिए confidence सीमा। डिफ़ॉल्ट: 0.6..enable_cmc(boolean): कैमरा गति क्षतिपूर्ति सक्षम करें (प्रति-फ़्रेम छवि पिक्सेल का उपयोग करता है)। चलते कैमरों के लिए अनुशंसित..cmc_downscale(integer): गति और मजबूती के लिए CMC के भीतर लागू डाउनस्केल गुणांक। डिफ़ॉल्ट: 2..instant_first_frame_activation(boolean): यदि true, तो पहले फ़्रेम के ट्रैकों को तुरंत IDs मिलती हैं (पेपर-शैली)। डिफ़ॉल्ट false ताकि new/already-seen आउटपुट अन्य core trackers से मेल खाएँ..
आउटपुट
tracked_detections(Union[object_detection_prediction,instance_segmentation_prediction,keypoint_detection_prediction,rle_instance_segmentation_prediction]): यदिobject_detection_predictionया यदिinstance_segmentation_predictionया sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और पहचाने गए कीपॉइंट वाले पूर्वानुमान यदिkeypoint_detection_predictionया detected bounding boxes और RLE-encoded segmentation masks के साथ sv.Detections(...) object के रूप में Prediction, यदिrle_instance_segmentation_prediction.new_instances(Union[object_detection_prediction,instance_segmentation_prediction,keypoint_detection_prediction,rle_instance_segmentation_prediction]): यदिobject_detection_predictionया यदिinstance_segmentation_predictionया sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और पहचाने गए कीपॉइंट वाले पूर्वानुमान यदिkeypoint_detection_predictionया detected bounding boxes और RLE-encoded segmentation masks के साथ sv.Detections(...) object के रूप में Prediction, यदिrle_instance_segmentation_prediction.already_seen_instances(Union[object_detection_prediction,instance_segmentation_prediction,keypoint_detection_prediction,rle_instance_segmentation_prediction]): यदिobject_detection_predictionया यदिinstance_segmentation_predictionया sv.Detections(...) ऑब्जेक्ट के रूप में पहचाने गए बाउंडिंग बॉक्स और पहचाने गए कीपॉइंट वाले पूर्वानुमान यदिkeypoint_detection_predictionया detected bounding boxes और RLE-encoded segmentation masks के साथ sv.Detections(...) object के रूप में Prediction, यदिrle_instance_segmentation_prediction.
अंतिम अपडेट
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