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YOLOX-ByteTrack样本的多类别扩展版本
使用PyTorch框架，结合YOLOv3目标检测和DeepSORT跟踪算法进行多目标跟踪
用Python基准测试多个目标跟踪器(MOT)
本项目使用 YOLOv5 和 DeepSORT 算法实现对视频中车辆和行人的追踪和计数功能。代码已封装成名为 Detector 的类，方便用户集成到自己的项目中。
鲁棒的多模态多目标跟踪（ICCV 2019）
该项目仅使用视觉传感器即可实现前向碰撞预警 (FCWS)、车道偏离预警 (LDWS) 和车道保持辅助 (LKAS) 功能，所用模型包括YOLOv5/YOLOv5-lite/YOLOv6/YOLOv7/YOLOv8/YOLOv9/EfficientDet和Ultra-Fast-Lane-Detection-v2。
一个基于TensorRT的高性能C++推理库，支持Yolov10、Yolov2、Yolov5/7/X/8、RT-DETR目标检测模型，以及OSTrack和LightTrack单目标跟踪算法。
我们 ECCV22 大会口头报告的官方代码：将目标追踪为像素级分布。
YOLOX的PyTorch简易复现：超越2021年YOLO系列
将YOLOv9与ByteTracker集成
目标跟踪（MOT）的检测跟踪法是一种将目标检测和目标跟踪过程分离开来的框架。
