python中的多用途视频标签gui，集成了sota检测器和跟踪器。
ultimatelabeling的Python项目详细描述
最终标记
python中的多用途视频标签gui，集成了sota检测器和跟踪器。使用PYQT5开发。
[开发中]
集成的目标探测器和跟踪器基于以下代码：
- OpenPifPaf：用于人体姿势估计
- YOLO darknet：用于对象检测
- SiamMask：用于视觉对象跟踪
- Hungarian algorithm (scipy.optimize)：用于优化实例id分配
对于远程服务器处理，请按照下面的指南配置server files。
演示
功能
- 到远程服务器的ssh连接（请参阅下面的配置服务器）
- yolo和openpifpaf集成的对象和姿势检测器（单帧和整个视频模式）
- 匈牙利实例ID分配
- siammask视觉对象跟踪丢失或标记错误的对象
- 放大视频，调整边框和骨架的大小
- 黑暗模式！
安装
使用pip安装需求，如下所示：
pip install -r requirements
将视频（图像或视频文件的文件夹，将自动提取帧）放在data文件夹中。然后，使用
python -m ultimatelabeling.main
关闭窗口后，可以在output文件夹中使用注释。
远程服务器配置
要配置远程GPU服务器，请执行以下步骤：
git clone https://github.com/alexandre01/UltimateLabeling_server.git
cd UltimateLabeling_server
pip install -r requirements.txt
bash siamMask/setup.sh
bash detection/setup.sh
数据图像和视频应该放在文件夹data中，类似于客户端代码。
要提取视频文件，请使用以下脚本：
bash extract.sh data/video_file.mp4
许可证
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