CenterTrack：基于中心点的实时目标检测与跟踪开源项目

项目基础介绍和主要编程语言

CenterTrack 是一个开源的计算机视觉项目，专注于实现实时的目标检测与跟踪。该项目由 Xingyi Zhou 等人开发，主要使用 Python 作为编程语言，并依赖于深度学习框架如 PyTorch 来实现其核心功能。

项目核心功能

CenterTrack 的核心功能是通过中心点来同时进行目标检测和跟踪。其工作原理是将检测模型应用于当前帧和前一帧的图像以及前一帧的检测结果。通过这种最小化的输入，CenterTrack 能够定位目标并预测它们与前一帧的关联。具体功能包括：

• 实时目标检测与跟踪：能够在不预览未来帧的情况下，实时处理视频流，实现高效的目标检测与跟踪。
• 单目3D跟踪：通过回归额外的3D属性，CenterTrack 可以扩展到单目3D目标跟踪，适用于自动驾驶等场景。
• 多类别跟踪：支持多类别目标的跟踪，适用于复杂场景下的目标管理。
• 姿态跟踪：扩展到姿态跟踪，适用于人体姿态估计等应用。

项目最近更新的功能

根据最新的更新记录，CenterTrack 最近增加了以下功能：

• 扩展到单目3D跟踪：通过增加3D属性的回归，CenterTrack 现在可以处理单目视频输入，实现3D目标跟踪，显著优于现有的单目基线方法。
• 多类别跟踪支持：增加了对多类别目标跟踪的支持，使得CenterTrack 能够处理更复杂的场景。
• 姿态跟踪功能：引入了姿态跟踪功能，使得CenterTrack 不仅限于目标跟踪，还可以应用于人体姿态估计等领域。

这些更新使得 CenterTrack 在目标检测与跟踪领域保持了领先地位，并扩展了其应用范围。