视频来源：VisDrone和BDD100K公开数据集
#### 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](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3022582)。
#### Python端预测部署
教程请参考[PP-Tracking Python部署文档](../../deploy/pptracking/python/README.md)。
#### C++端预测部署
教程请参考[PP-Tracking C++部署文档](../../deploy/pptracking/cpp/README.md)。
#### GUI可视化界面预测部署
教程请参考[PP-Tracking可视化界面使用文档](https://github.com/yangyudong2020/PP-Tracking_GUi)。
### 实时行人分析工具 PP-Human
PaddleDetection团队提供了实时行人分析工具[PP-Human](../../deploy/pipeline)，是基于PaddlePaddle深度学习框架的业界首个开源的产业级实时行人分析工具，具有模型丰富、应用广泛和部署高效三大优势。
PP-Human支持图片/单镜头视频/多镜头视频多种输入方式，功能覆盖多目标跟踪、属性识别、行为分析及人流量计数与轨迹记录。能够广泛应用于智慧交通、智慧社区、工业巡检等领域。支持服务器端部署及TensorRT加速，T4服务器上可达到实时。
PP-Human跟踪采用的方案是[ByteTrack](./bytetrack)。
#### AI Studio公开项目案例
PP-Human实时行人分析全流程实战教程[链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3842982)。
PP-Human赋能社区智能精细化管理教程[链接](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3679564)。
## 安装依赖
一键安装MOT相关的依赖：
```
pip install -r requirements.txt
# 或手动pip安装MOT相关的库
pip install lap motmetrics sklearn filterpy
```
**注意：**
- 预测需确保已安装[ffmpeg](https://ffmpeg.org/ffmpeg.html), Linux(Ubuntu)平台可以直接用以下命令安装：`apt-get update && apt-get install -y ffmpeg`。
## 模型库和选型
- 基础模型
- [ByteTrack](bytetrack/README_cn.md)
- [DeepSORT](deepsort/README_cn.md)
- [JDE](jde/README_cn.md)
- [FairMOT](fairmot/README_cn.md)
- 特色垂类模型
- [行人跟踪](pedestrian/README_cn.md)
- [人头跟踪](headtracking21/README_cn.md)
- [车辆跟踪](vehicle/README_cn.md)
- 多类别跟踪
- [多类别跟踪](mcfairmot/README_cn.md)
- 跨境头跟踪
- [跨境头跟踪](mtmct/README_cn.md)
### 模型选型总结
关于模型选型，PaddleDetection团队提供的总结建议如下：
| MOT方式 | 经典算法 | 算法流程 | 数据集要求 | 其他特点 |
| :--------------| :--------------| :------- | :----: | :----: |
| SDE系列 | DeepSORT,ByteTrack | 分离式，两个独立模型权重先检测后ReID，也可不加ReID | 检测和ReID数据相对独立，不加ReID时即纯检测数据集 |检测和ReID可分别调优，鲁棒性较高，AI竞赛常用|
| JDE系列 | FairMOT | 联合式，一个模型权重端到端同时检测和ReID | 必须同时具有检测和ReID标注 | 检测和ReID联合训练，不易调优，泛化性不强|
**注意：**
- 由于数据标注的成本较大，建议选型前优先考虑**数据集要求**，如果数据集只有检测框标注而没有ReID标注，是无法使用JDE系列算法训练的，更推荐使用SDE系列；
- SDE系列算法在检测器精度足够高时，也可以不使用ReID权重进行物体间的长时序关联，可以参照[ByteTrack](bytetrack)；
- 耗时速度和模型权重参数量计算量有一定关系，耗时从理论上看`不使用ReID的SDE系列 < JDE系列 < 使用ReID的SDE系列`；
## MOT数据集准备
PaddleDetection团队提供了众多公开数据集或整理后数据集的下载链接，参考[数据集下载汇总](DataDownload.md)，用户可以自行下载使用。
根据模型选型总结，MOT数据集可以分为两类：一类纯检测框标注的数据集，仅SDE系列可以使用；另一类是同时有检测和ReID标注的数据集，SDE系列和JDE系列都可以使用。
### SDE数据集
SDE数据集是纯检测标注的数据集，用户自定义数据集可以参照[DET数据准备文档](../../docs/tutorials/data/PrepareDetDataSet.md)准备。
以MOT17数据集为例，下载并解压放在`PaddleDetection/dataset/mot`目录下：
```
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/MOT17.zip
```
并修改数据集部分的配置文件如下：
```
num_classes: 1
TrainDataset:
!COCODataSet
dataset_dir: dataset/mot/MOT17
anno_path: annotations/train_half.json
image_dir: images/train
data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']
EvalDataset:
!COCODataSet
dataset_dir: dataset/mot/MOT17
anno_path: annotations/val_half.json
image_dir: images/train
TestDataset:
!ImageFolder
dataset_dir: dataset/mot/MOT17
anno_path: annotations/val_half.json
```
数据集目录为：
```
dataset/mot
|——————MOT17
|——————annotations
|——————images
```
### JDE数据集
JDE数据集是同时有检测和ReID标注的数据集，首先按照以下命令`image_lists.zip`并解压放在`PaddleDetection/dataset/mot`目录下：
```
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/image_lists.zip
```
然后按照以下命令可以快速下载各个公开数据集，也解压放在`PaddleDetection/dataset/mot`目录下：
```
# MIX数据，同JDE,FairMOT论文使用的数据集
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/MOT17.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/Caltech.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/CUHKSYSU.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/PRW.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/Cityscapes.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/ETHZ.zip
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/MOT16.zip
```
数据集目录为：
```
dataset/mot
|——————image_lists
|——————caltech.all
|——————citypersons.train
|——————cuhksysu.train
|——————eth.train
|——————mot16.train
|——————mot17.train
|——————prw.train
|——————Caltech
|——————Cityscapes
|——————CUHKSYSU
|——————ETHZ
|——————MOT16
|——————MOT17
|——————PRW
```
#### JDE数据集的格式
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]
```
- `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`1`到`num_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。
**注意：**
- MIX数据集是[JDE](https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT)和[FairMOT](https://github.com/ifzhang/FairMOT)原论文使用的数据集，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**。
- MIX数据集以及其子数据集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。
- 更多场景的垂类模型例如车辆行人人头跟踪等，垂类数据集也需要处理成与MIX数据集相同的格式，参照[数据集下载汇总](DataDownload.md)、[车辆跟踪](vehicle/README_cn.md)、[人头跟踪](headtracking21/README_cn.md)以及更通用的[行人跟踪](pedestrian/README_cn.md)。
- 用户自定义数据集可参照[MOT数据集准备教程](../../docs/tutorials/PrepareMOTDataSet_cn.md)去准备。
### 用户自定义数据集准备
用户自定义数据集准备请参考[MOT数据集准备教程](../../docs/tutorials/PrepareMOTDataSet_cn.md)去准备。
## 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}
}
```
