リアルタイムの物体検出と追跡は、監視、自動運転、ロボット工学などのさまざまなアプリケーションで重要です。これらのタスクには、高解像度のビデオ ストリームをリアルタイムで処理できる効率的なアルゴリズムが必要です。近年、YOLO、SSD、Faster R-CNN などの深層学習ベースのオブジェクト検出アルゴリズムは、画像やビデオにおけるオブジェクトの検出と位置特定において目覚ましい結果を示しています。ただし、これらのアルゴリズムは計算コストが高く、リアルタイム アプリケーションでは推論時間が非常に遅くなる可能性があります。
これらの課題を克服するために、深層学習ベースの物体検出と効率的な物体追跡アルゴリズムを組み合わせたいくつかのアプローチが提案されています。この一連のブログ投稿では、高性能深層学習推論エンジン TensorRT とカルマン フィルターおよび SORT アルゴリズムを組み合わせて、リアルタイムの物体検出と追跡を行う方法を検討します。
BDD100K データセット:まず、さまざまな気象条件や照明条件を含む大規模な運転ビデオ データセットである BDD100K データセットを紹介します。このデータセットを物体検出および追跡タスクにどのように使用できるかを説明し、このデータセットの特性と構造の概要を説明します。