yolov8 strongSORT多目标跟踪工具箱BOXMOT

1 引言

多目标跟踪MOT项目在Github中比较完整有：BOXMOT ，由mikel brostrom提供。在以前的版本中，有yolov5+deepsort（版本v3-v5）， yolov8+strongsort（版本v6-v9），直至演变到v10，名称BOXMOT。
BOXMOT提供三种对象检测器：yolov8， yolo_nas， yolox；支持多个跟踪器：BoTSORT, DeepOCSORT, OCSORT, Hybridsort, ByteTrack, StrongSORT 。以前常见的DeepSort在此由增强型StrongSORT替代。

2 安装BOXMOT

boxmot安装
安装环境：Ubuntu18.04，python 3.8，已建有虚拟环境。

将boxmot从github克隆到本地，建立yolo_tracking目录：

git clone https://github.com/mikel-brostrom/yolo_tracking.git
cd yolo_tracking
pip install -v -e .

第三个命令pip install -v -e. 相当于 python setup.py develop，即根据setup.py执行安装，其中“develop”参数将软件包以开发模式安装到Python环境中，以便在开发过程中能够即时反映源代码的修改。
完成BOXMOT安装后，看看yolo_tracking下面有什么：
在这里插入图片描述
图1 yolo_tracking目录
见图1， BOXMOT支持的三个对象检测器定义文件yolonas.py, yolov8.py, yolox.py在examples/detectors目录。跟踪器tracker在boxmot/trackers目录下。 boxmot/appearance目录是tracker所需使用的外观识别REID模块。boxmot/configs为tracker的参数构造文件。boxmot/motion目录是运动预测用Kalman滤波器。
下一步根据需要，安装三个对象检测器。

2.1 安装ultralytics

对象检测器yolov8需要安装ultralytics python库，需注意，BOXMOT适用ultralytics v8.0.146，而最新的版本不适用。
安装ultralytics到yolo_tracking目录，操作如下：
先删除虚拟环境下和系统中可能安装的ultralytics模块：

pip uninstall ultralytics

克隆ultralytics v8.0.146

git clone https://github.com/mikel-brostrom/ultralytics.git

此操作在home目录下产生ultralytics目录。我们需要将ultralytics二级目录：~/ultralytics/ultralytics移动到yolo_tracking目录下，完成安装ultralytics。这样在python程序调试时，可以跟踪到ultralytics模块。为了防止混淆，将examples/track.py和val.py中安装ultralytics语句注释掉：

#__tr = TestRequirements()
#__tr.check_packages(('ultralytics @ git+https://github.com/mikel-brostrom/ultralytics.git', ))  # install  ultralytics

现在，已实现基础对象检测器yolov8的运行环境，可执行跟踪track.py和评估val.py程序。
运行yolov8s+strongsort对输入视频进行车辆跟踪示例：

python examples/track.py  \
   --yolo-model yolov8s    \
   --reid-mode  osnet_x0_25_market1501.pt   \
   --source     ~/yolo_tracking/MOT16-13-h264.mp4  \ 
   --save         \
   --show         \
   --classes 2     \
   --tracking-method strongsort

若已下载yolov8s权重文件yolov8s.pt，可在–yolo-model 变量中指定文件路径，若没下载，则track.py根据"yolov8s"自动从网上下载。

2.2 安装yoloNAS

yoloNAS需安装super-gradients:

pip install super-gradients

运行yoloNAS，实现的示例：

python examples/track.py  \
   --yolo-model yolo_nas_s    \
   --reid-mode  osnet_x0_25_market1501.pt   \
   --source     ~/yolo_tracking/MOT16-13-h264.mp4  \ 
   --save         \
   --show         \
   --classes 2     \
   --tracking-method strongsort

BOXMOT使用yoloNAS不能对跟踪对象类进行筛选，而把图像中所有符合COCO数据集类型的对象都提取，大数量目标对跟踪器造成很大负担，运行速度慢。
在yolonas.py的postprocess函数中增加类型过滤：

def postprocess(self, path, preds, im, im0s):

        results = []
        for i, pred in enumerate(preds):

            if pred is None:
                pred = torch.empty((0, 6))
                r = Results(
                    path=path,
                    boxes=pred,
                    orig_img=im0s[i],
                    names=self.names
                )
                results.append(r)
            else:

                pred[:, :4] = ops.scale_boxes(im.shape[2:], pred[:, :4], im0s[i].shape)
                # filter boxes by classes   ############################################
                pred = pred[torch.isin(pred[:, 5].cpu(), torch.as_tensor(self.args.classes))]   # added by someone

                r = Results(
                    path=path,
                    boxes=pred,
                    orig_img=im0s[i],
                    names=self.names
                )
            results.append(r)
        return results

YOLOX_106">2.3 安装YOLOX

YOLOX官网克隆到本地，产生YOLOX目录。

git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git

将YOLOX目录下三个子目录：yolox, tools, exps 复制到yolo_tracking，完成YOLOX环境。
实现YOLOX对象检测器的跟踪示例

python examples/track.py  \
   --yolo-model yolox_s    \
   --reid-mode  osnet_x0_25_market1501.pt   \
   --source     ~/yolo_tracking/MOT16-13-h264.mp4  \ 
   --save         \
   --show         \
   --tracking-method strongsort

此BOXMOT版本v10.043在使用YOLOX上有限制，从track.py程序下载的权重文件yolox_s仅支持一个类型“person”的对象检测，不支持其他对象检测。从YOLOX Github下载权重文件yolox_s.pth支持COCO数据集的80个类型，这里需要修改：
1 YOLOX官网下载的权重文件yolox_s.pth，80个类型； BOXMOT，track.py下载的yolox_s.pt，1个person类型。在examples/detectors/yolox.py中如下修改：

def __init__(self, model, device, args):
        self.args = args
        self.pt = False
        self.stride = 32  # max stride in YOLOX

        # model_type one of: 'yolox_n', 'yolox_s', 'yolox_m', 'yolox_l', 'yolox_x'
        model_type = self.get_model_from_weigths(YOLOX_ZOO.keys(), model)

        if model_type == 'yolox_n':
            exp = get_exp(None, 'yolox_nano')
        else:
            exp = get_exp(None, model_type)

        LOGGER.info(f'Loading {model_type} with {str(model)}')

        # download crowdhuman bytetrack models
        if not model.exists() and model.stem == model_type:
            LOGGER.info('Downloading pretrained weights...')
            gdown.download(
                url=YOLOX_ZOO[model_type + '.pt'],
                output=str(model),
                quiet=False
            )
            # "yolox_s.pt" 表示num_classes =1,  "yolox_s.pth"表示num_classes = 80。
            #    boxmot下载的ckpt只处理“person”类型，
            #     github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX提供的ckpt用于num_classes,可处理多种类型。
                  
            # needed for bytetrack yolox people models
            # update with your custom model needs
            exp.num_classes = 1             
            self.num_classes = 1
        elif model.stem == model_type:
            exp.num_classes = 1
            self.num_classes = 1
            _, file_extension = os.path.splitext(str(model))            
            if file_extension == ".pth":
                exp.num_classes = 80           
                self.num_classes = 80
            if exp.num_classes ==1:    
                self.img_normal = True  #num_classes = 1,    BOXMOT format： 0.0-1.0
            else:
                self.img_normal = False   #num_classes = 80, YOLOX website ckpt format：  0-255 

        ckpt = torch.load(
            str(model),
            map_location=torch.device('cpu')
        )

        self.model = exp.get_model()
        self.model.eval()
        self.model.load_state_dict(ckpt["model"])
        self.model = fuse_model(self.model)
        self.model.to(device)
        self.model.eval()

这里，对 YoloXStrategy(YoloInterface)类增加类变量：self.num_classes，适应来自不同网站的yolox权重文件。

2 YOLOX官网yolox detector所处理的图像为0-255数据，而BOXMOT yolox detector所处理图像数据为0.0 - 1.0，需要针对不同权重文件对图像输入进行变换。对 YoloXStrategy(YoloInterface)类增加类变量：self.img_normal。

更改yolox.py postprocess

def postprocess(self, path, preds, im, im0s):

        results = []
        for i, pred in enumerate(preds):

            pred = postprocess(
                pred.unsqueeze(0),  # YOLOX postprocessor expects 3D arary
                self.num_classes,                                             #  1   num_classes  
                conf_thre=0.5,              #0.1
                nms_thre=0.7,            # 0.45
                class_agnostic=True,   
            )[0]

更改ultralytics/engine/predictor.py preprocess函数

def preprocess(self, im):
        """Prepares input image before inference.

        Args:
            im (torch.Tensor | List(np.ndarray)): BCHW for tensor, [(HWC) x B] for list.
        """
        not_tensor = not isinstance(im, torch.Tensor)
        if not_tensor:
            im = np.stack(self.pre_transform(im))
            im = im[..., ::-1].transpose((0, 3, 1, 2))  # BGR to RGB, BHWC to BCHW, (n, 3, h, w)
            im = np.ascontiguousarray(im)  # contiguous
            im = torch.from_numpy(im)

        img = im.to(self.device)
        img = img.half() if self.model.fp16 else img.float()  # uint8 to fp16/32
        if not_tensor:                                 # -------------------------------------------------------------------------
            if not self.model.img_normal:
                return img                          # yolox  num_classes = 80  , img 取值 0-255                                    
            img /= 255                              # 0 - 255 to 0.0 - 1.0   # yolov8, yolo_nas and yolox  num_classes = 1的ckpt，img 取值 0.0 - 1.0 。
        return img

注：如果更改BOXMOT中默认的yolox单一类型处理模式，由于对ultralytics/engine/predictor.py preprocess方法做了修改，会涉及到yolov8和yoloNAS，所以：
yolov8： ultralytics/nn/autobackend.py，类 AutoBackend，增加类变量 self.img_normal = True
yoloNAS：examples/detectors/yolonas.py，类 YoloNASStrategy，增加类变量 self.img_normal = True

当然，如果不改变BOXMOT默认的yolox，则无需改变yolov8和yoloNAS。

对比BOXMOT 默认yolox_s.pt和YOLOX官网yolo_s.pth，两者分别运行val.py

python examples/val.py   \
--yolo-model    examples/weights/yolox_s.pt  \   
 --tracking-method  deepocsort   \
 --benchmark  MOT17


python examples/val.py   \
--yolo-model    examples/weights/yolox_s.pth  \   
 --tracking-method  deepocsort   \
 --benchmark  MOT17

得到如下结果（取MOT17 - FRCNN每个序列的前10帧）：

                                  HOTA           MOTA          MOTP          IDF1
yolox_s.pt             68.294         67.268         81.267       81.403   
yolox_s.pth           60.038         52.223         78.765       70.531

这因为yolox_s.pt是针对拥挤行人情况的权重，而yolox_s.pth则适用于COCO各种类型，所以评价指标有提高。