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多目标跟踪 (Multi-Object Tracking)

内容

简介

当前主流的Tracking By Detecting方式的多目标追踪(Multi-Object Tracking, MOT)算法主要由两部分组成:Detection+Embedding。Detection部分即针对视频,检测出每一帧中的潜在目标。Embedding部分则将检出的目标分配和更新到已有的对应轨迹上(即ReID重识别任务)。根据这两部分实现的不同,又可以划分为SDE系列和JDE系列算法。

  • SDE(Separate Detection and Embedding)这类算法完全分离Detection和Embedding两个环节,最具代表性的就是DeepSORT算法。这样的设计可以使系统无差别的适配各类检测器,可以针对两个部分分别调优,但由于流程上是串联的导致速度慢耗时较长,在构建实时MOT系统中面临较大挑战。
  • JDE(Joint Detection and Embedding)这类算法完是在一个共享神经网络中同时学习Detection和Embedding,使用一个多任务学习的思路设置损失函数。代表性的算法有JDEFairMOT。这样的设计兼顾精度和速度,可以实现高精度的实时多目标跟踪。

PaddleDetection实现了这两个系列的3种多目标跟踪算法,分别是SDE系列的DeepSORT和JDE系列的JDEFairMOT

PP-Tracking 实时多目标跟踪系统

此外,PaddleDetection还提供了PP-Tracking实时多目标跟踪系统。PP-Tracking是基于PaddlePaddle深度学习框架的业界首个开源的实时多目标跟踪系统,具有模型丰富、应用广泛和部署高效三大优势。 PP-Tracking支持单镜头跟踪(MOT)和跨镜头跟踪(MTMCT)两种模式,针对实际业务的难点和痛点,提供了行人跟踪、车辆跟踪、多类别跟踪、小目标跟踪、流量统计以及跨镜头跟踪等各种多目标跟踪功能和应用,部署方式支持API调用和GUI可视化界面,部署语言支持Python和C++,部署平台环境支持Linux、NVIDIA Jetson等。

AI Studio公开项目案例

PP-Tracking 提供了AI Studio公开项目案例,教程请参考PP-Tracking之手把手玩转多目标跟踪

Python端预测部署

PP-Tracking 支持Python预测部署,教程请参考PP-Tracking Python部署文档

C++端预测部署

PP-Tracking 支持C++预测部署,教程请参考PP-Tracking C++部署文档

GUI可视化界面预测部署

PP-Tracking 提供了简洁的GUI可视化界面,教程请参考PP-Tracking可视化界面试用版使用文档


视频来源:VisDrone和BDD100K公开数据集

安装依赖

一键安装MOT相关的依赖:

pip install lap sklearn motmetrics openpyxl
或者
pip install -r requirements.txt

注意:

  • 预测需确保已安装ffmpeg, Linux(Ubuntu)平台可以直接用以下命令安装:apt-get update && apt-get install -y ffmpeg

模型库

数据集准备

MOT数据集

PaddleDetection复现JDEFairMOT,是使用的和他们相同的MIX数据集,包括Caltech Pedestrian, CityPersons, CUHK-SYSU, PRW, ETHZ, MOT17和MOT16。使用前6者作为联合数据集参与训练,MOT16作为评测数据集。如果您想使用这些数据集,请遵循他们的License

注意:

  • 多目标跟踪数据集一般是用于单类别的多目标跟踪,DeepSORT、JDE和FairMOT均为单类别跟踪模型,MIX数据集以及其子数据集也都是单类别的行人跟踪数据集,可认为相比于行人检测数据集多了id号的标注。
  • 为了训练更多场景的垂类模型例如车辆等,垂类数据集也需要处理成与MIX数据集相同的格式,PaddleDetection也提供了车辆跟踪人头跟踪以及更通用的行人跟踪的垂类数据集和模型。用户自定义数据集也可参照数据准备文档去准备。
  • 多类别跟踪模型是MCFairMOT,多类别数据集是VisDrone数据集的整合版,可参照MCFairMOT的文档说明。
  • 跨镜头跟踪模型,是选用的AIC21 MTMCT (CityFlow)车辆跨镜头跟踪数据集,数据集和模型可参照跨境头跟踪的文档说明。

数据集目录

首先按照以下命令下载image_lists.zip并解压放在PaddleDetection/dataset/mot目录下:

wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/image_lists.zip

然后按照以下命令可以快速下载MIX数据集的各个子数据集,并解压放在PaddleDetection/dataset/mot目录下:

wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/MOT17.zip
wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/Caltech.zip
wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/CUHKSYSU.zip
wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/PRW.zip
wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/Cityscapes.zip
wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/ETHZ.zip
wget https://dataset.bj.bcebos.com/mot/MOT16.zip

最终目录为:

dataset/mot
  |——————image_lists
            |——————caltech.10k.val  
            |——————caltech.all  
            |——————caltech.train  
            |——————caltech.val  
            |——————citypersons.train  
            |——————citypersons.val  
            |——————cuhksysu.train  
            |——————cuhksysu.val  
            |——————eth.train  
            |——————mot16.train  
            |——————mot17.train  
            |——————prw.train  
            |——————prw.val
  |——————Caltech
  |——————Cityscapes
  |——————CUHKSYSU
  |——————ETHZ
  |——————MOT16
  |——————MOT17
  |——————PRW

数据格式

这几个相关数据集都遵循以下结构:

MOT17
   |——————images
   |        └——————train
   |        └——————test
   └——————labels_with_ids
            └——————train

所有数据集的标注是以统一数据格式提供的。各个数据集中每张图片都有相应的标注文本。给定一个图像路径,可以通过将字符串images替换为labels_with_ids并将.jpg替换为.txt来生成标注文本路径。在标注文本中,每行都描述一个边界框,格式如下:

[class] [identity] [x_center] [y_center] [width] [height]

注意:

  • class为类别id,支持单类别和多类别,从0开始计,单类别即为0
  • identity是从1num_identities的整数(num_identities是数据集中所有视频或图片序列的不同物体实例的总数),如果此框没有identity标注,则为-1
  • [x_center] [y_center] [width] [height]是中心点坐标和宽高,注意他们的值是由图片的宽度/高度标准化的,因此它们是从0到1的浮点数。

引用

@inproceedings{Wojke2017simple,
  title={Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric},
  author={Wojke, Nicolai and Bewley, Alex and Paulus, Dietrich},
  booktitle={2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)},
  year={2017},
  pages={3645--3649},
  organization={IEEE},
  doi={10.1109/ICIP.2017.8296962}
}

@inproceedings{Wojke2018deep,
  title={Deep Cosine Metric Learning for Person Re-identification},
  author={Wojke, Nicolai and Bewley, Alex},
  booktitle={2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)},
  year={2018},
  pages={748--756},
  organization={IEEE},
  doi={10.1109/WACV.2018.00087}
}

@article{wang2019towards,
  title={Towards Real-Time Multi-Object Tracking},
  author={Wang, Zhongdao and Zheng, Liang and Liu, Yixuan and Wang, Shengjin},
  journal={arXiv preprint arXiv:1909.12605},
  year={2019}
}

@article{zhang2020fair,
  title={FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking},
  author={Zhang, Yifu and Wang, Chunyu and Wang, Xinggang and Zeng, Wenjun and Liu, Wenyu},
  journal={arXiv preprint arXiv:2004.01888},
  year={2020}
}