object-tracking

Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation sémantique, classification d'images, estimation de pose, suivi d'objets.

Package Go pour la vision par ordinateur utilisant OpenCV 4 et versions ultérieures. Inclut le support pour DNN, CUDA, OpenCV Contrib et OpenVINO.

[CVPR19/TPAMI23] SiamMask : un framework pour le suivi et la segmentation d'objets en temps réel

Bibliothèque Python légère pour ajouter le suivi multi-objets en temps réel à n'importe quel détecteur.

Collection de modèles d'IA pré-entraînés à la pointe de la technologie pour le SDK ailia.

Exemples de code Python et documentation sur les algorithmes de contrôle de véhicules autonomes. Ce projet sert de guide technique pour étudier les algorithmes et les architectures logicielles pour les débutants.

[ICCV 2023] Suivi de tout objet avec la segmentation vidéo découplée

Benchmark de suivi d'objets multiples (MOT) en Python

Suivi d'objets implémenté avec YOLOv4, DeepSort et TensorFlow.

[CVPR2023] Dépôt officiel d'OC-SORT : Observation-Centric SORT pour le suivi multi-objets vidéo. OC-SORT est simple, en ligne et robuste face aux occlusions et aux mouvements non linéaires.

Ultralytics YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12 pour ROS 2.

Framework Python facilitant le développement rapide d'applications complexes d'analyse vidéo et de traitement en série dans un environnement multiprocessus.

Algorithmes et publications sur le suivi d'objets 3D.

Suiveurs multi-objets en Python

Bibliothèque de suivi multi-objets par détection implémentée en Python.