トップ8のオープンソースオブジェクト追跡ツールとアルゴリズム

車が赤信号を無視して自動的に違反切符が運転手に送られる場面や、サッカー選手がフィールドでドリブルする際にカメラがスムーズにプレイを追いかける場面など、AIは静かに舞台裏で機能しています。特にこれらのシステムは、マシンが視覚情報を認識、解釈、理解できるようにするAIのサブフィールドであるコンピュータビジョンに依存しています。

コンピュータビジョンにおいて、これらのアプリケーションを支える重要なタスクの一つが物体追跡です。これはビデオの各フレーム内で物体を識別し、それらが移動したり、他の物体と重なったり、方向を変えたりする際に追跡し続けるために使用されます。

現在、多くの物体追跡ツールやアルゴリズムが存在し、それぞれが異なるユースケース、パフォーマンス要件、複雑さに対応するように設計されています。速度を重視し、リアルタイムで数十個の物体を追跡できるものもあれば、オクルージョン（遮蔽）、高速移動、低照度といった困難な条件下での精度や長期的な安定性を優先するものもあります。

特に、オープンソースプロジェクトはこの分野の進歩において大きな役割を果たしてきました。コードが公開されているため、開発者や研究者はその仕組みを学び、既存の手法を改善し、新しいアプリケーションに適応させることができます。この開放性が、物体追跡の急速な進化を助け、実世界のシステムへの統合を容易にしました。

この記事では、人気のあるオープンソースの物体追跡ツールとアルゴリズムを8つ紹介します。早速始めましょう。

Link to this section物体追跡とは何でしょうか？#

警備員が駐車場のCCTV映像を監視しているシナリオを考えてみてください。彼は一台の赤い車に注目し続けることにしました。ビデオが再生される間、彼はその車を頭の中でタグ付けし、他の車が横切ったり、人の前を通ったりしても、どこへ行こうとも追跡し続けます。

AIによる物体追跡も同様ですが、自動的かつ大規模に実行されます。言い換えれば、物体追跡とは、ビデオのフレーム内を移動する物体を追いかけ、フレーム間での同一性を一貫して保持するプロセスです。

多くのシステムでは、これは物体検出から始まります。これは、各フレーム内の人、車両、道路標識などの物体を見つけてラベル付けするものです。次に、これらの物体が移動、出現、消失、または重なり合うにつれて、追跡システムがフレーム間で検出結果をリンクさせ、どの物体がどれであるか、そして時間の経過とともにそれぞれがどこへ行くかを把握します。

図1：物体追跡の様子 (ソース)

追跡には一般的なタイプが2つあります。単一物体追跡（SOT）は主要な一つの物体（スポーツビデオのボールのみを追跡するなど）に焦点を当て、複数物体追跡（MOT）は多くの物体を同時に追いかけ、それぞれに一意のIDを割り当てます（交通量の多い交差点ですべての車を追跡するなど）。

追跡の種類に関係なく、ほとんどのシステムは3つのコアコンポーネントに依存しています。各フレーム内の物体を見つける検出器、物体がどのように移動するかを予測するモーションモデル、そして新しい検出結果を以前に追跡された物体と結びつけるマッチングステップです。これらの部品が、生ビデオを物体の移動や相互作用に関する意味のある情報へと変換します。

Link to this sectionオープンソース物体追跡ツールの必要性#

詳細に入る前に、オープンソースの物体追跡ツールやアルゴリズムがなぜこれほど特別なものなのか疑問に思うかもしれません。

オープンソースツールは、物体追跡をより使いやすく、より広く普及させる上で大きな役割を果たしてきました。コードが公開されているため、開発者や研究者は追跡器の仕組みを正確に確認し、そこから学び、ブラックボックスのように扱うのではなく、自身のプロジェクトに適応させることができます。

また、強力なコミュニティの恩恵も受けています。多くのオープンソース追跡ツールは、新しい機能を追加し、速度や精度を向上させ、バグを修正し、最新の研究に合わせてツールを維持するアクティブな貢献者によって支えられています。この継続的なコラボレーションにより、さまざまなアプリケーションで信頼性が高く便利な状態が保たれています。

コストも重要な理由の一つです。オープンソースツールは無料であるため、学生、スタートアップ、小規模チームはライセンス料やサブスクリプション費用を心配することなく、実験やプロトタイプ作成、実際のシステムの構築を行うことができます。

Link to this sectionトップ8のオープンソースオブジェクト追跡ツールとアルゴリズム#

現在、追跡システムを構築するためのオープンソースの選択肢は幅広く提供されています。パイプラインに直接組み込める追跡アルゴリズムやモデルもあれば、それらのモデルの実行、管理、統合を容易にするライブラリやフレームワークもあります。これらを合わせることで、コアとなる追跡ロジックから実際のプロジェクトで必要な周辺ツールまで、すべてをカバーしています。

次に、8つの人気のあるオープンソース物体追跡ツールとアルゴリズムを見ていきましょう。

Link to this sectionUltralytics YOLOモデルとUltralytics Pythonパッケージ#

物体追跡のための最も簡単で実用的な選択肢の一つは、Ultralytics YOLOモデルをUltralytics Pythonパッケージと組み合わせて使用することです。Ultralytics YOLO11や次期モデルのUltralytics YOLO26といったUltralytics YOLOモデルは、物体検出、インスタンスセグメンテーション、姿勢推定、物体追跡を含む幅広い視覚タスクをサポートするコンピュータビジョンモデルです。

図2：YOLO11を使用して物体を検出し追跡する例 (ソース)

興味深いことに、モデル自体はフレーム間で物体を追跡するわけではありません。その代わり、Ultralytics YOLOモデルの実行とデプロイを簡素化するライブラリであるUltralytics Pythonパッケージが、YOLOのフレームごとの検出結果と、BoT-SORTやByteTrackといった専門の複数物体追跡アルゴリズムを組み合わせることで追跡を可能にしています。

組み込みの追跡機能により、UltralyticsパッケージとUltralytics YOLOモデルを使用して各フレーム内の物体を検出し、一貫したIDを割り当てることで、移動、重なり、フレーム外への退出、後の再入場に追従できます。このアプローチは製造や小売などのセクターで採用が進んでおり、欠陥検査ワークフロー、在庫フロー追跡、店舗内顧客追跡といったアプリケーションを実現しています。

Link to this sectionOpenCV追跡器#

OpenCVは、物体追跡アルゴリズムのコレクションを含む巨大なコンピュータビジョンライブラリです。このライブラリは1999年以来、OpenCVコミュニティによって開発・維持されてきました。

ディープラーニングに頼るのではなく、これらの追跡器のほとんどは、相関フィルタやカーネルベースの手法（ニューラルネットワークを使用して特徴を学習するのではなく、色やテクスチャなどの視覚的外観をフレーム間でマッチングさせることで物体を追跡する）といった伝統的なコンピュータビジョン手法を使用しています。

これらのアルゴリズムを使用する場合、通常はまず追跡したい物体を選択すると、物体が動くにつれて、追跡器が後続のフレームで最も類似した視覚領域を継続的に検索します。

図3：OpenCVを使用した物体の追跡 (ソース)

これらの手法は、複雑で混雑したシーンでは最新のディープラーニングベースの追跡システムほど堅牢ではないかもしれませんが、軽量で高速、かつ実行が容易であるため、依然として広く使用されています。また、これらの追跡器はCPU上で効率的に動作し、通常はGPUを必要としないため、迅速な実験、教室での学習、趣味のプロジェクトに適しています。

Link to this sectionByteTrack#

ByteTrackは、複数物体追跡において最も人気のあるオープンソースアルゴリズムの一つです。モデルが非常に確信を持っている検出結果だけをマッチングさせるのではなく、多くのシステムが通常無視する低確信度の検出結果も活用します。

これにより、部分的に遮蔽されている、遠くにいる、または高速で移動しているなど、短時間視認しにくい物体の追跡を維持できます。高速で信頼性が高いため、ByteTrackはリアルタイム性能と一貫したIDが重要となる交通分析、歩行者追跡、小売監視などのアプリケーションで一般的に使用されています。

前述のように、検出にUltralytics YOLOモデルを使用している場合は、Ultralytics Pythonパッケージを通じてByteTrackを簡単に有効にできます。しかし、カスタムパイプラインで独立して使用することも可能であり、研究プロトタイプからC++で記述された本番システムまで、あらゆる用途に適しています。

Link to this sectionDeepSORT#

複数物体追跡に広く使用されているもう一つのアルゴリズムがDeepSORTであり、これはDeep Simple Online and Real-Time Trackingの略称です。これは、Simple Online and Real-Time Trackingを意味するSORTの高度なバージョンです。

ByteTrackと同様に、SORTはトラッキング・バイ・ディテクション（検出による追跡）のアプローチに従います。ただし、SORTはカルマンフィルタ（過去の動きに基づいて物体の将来の位置を推定する数学モデル）を使用して、各物体が次に移動する可能性が高い場所を予測します。

その後、主に位置とバウンディングボックスの重なりに基づいて、新しい検出結果を既存のトラックと一致させます。これによりSORTは高速で軽量になりますが、物体が重なったり、交差したり、短時間視界から消えたりすると苦戦する可能性があります。

DeepSORTは、追跡プロセスに外観情報を追加することでSORTを改善しています。動きや位置に加えて、ディープラーニングベースの再識別（Re-ID）モデルを使用して、物体の見え方を学習します。これにより、動きだけでは他の物体と区別がつかない場合でも、追跡器がフレーム間で同じ物体を認識できるようになります。

そのため、DeepSORTは人々が頻繁に重なったり短時間遮蔽されたりする監視や群衆監視などのアプリケーションで一般的に使用されています。しかし、今日ではクラシックなベースラインと見なされており、新しい追跡手法は、より困難なシーンでより優れたパフォーマンスを達成することがよくあります。

Link to this sectionNorfair#

Norfairは、固定された追跡パイプラインを強制するのではなく、柔軟に設計された軽量な追跡ライブラリです。検出器の出力がバウンディングボックスの中心、キーポイント、カスタム座標データなどの一連の点として表現できる限り、ほぼすべての検出器の上に追跡機能を追加できます。

図4：Norfairを使用した現実世界の物体追跡 (ソース)

この柔軟性は、標準的な複数物体追跡ツールでは対応できない異常な入力や動的な移動パターンを含むプロジェクトにおいて、特に大きな効果を発揮します。このライブラリには、フレーム間で検出結果をどのようにマッチングさせるかを制御するための距離関数も組み込まれています。

これらの距離関数は2つの点や物体がどれだけ似ているかを測定し、ユーザーが追跡ロジックを完全に制御できるようにします。Norfairは、ロボット工学、スポーツ動作分析、ドローン航法、そして姿勢ランドマークやキーポイントの追跡に大きく依存するアプリケーションで頻繁に使用されています。

Link to this sectionMMTracking#

MMTrackingは、OpenMMLabチームによるオープンソースの追跡ツールボックスであり、MMDetectionのような広く使用されているコンピュータビジョンライブラリの開発元でもあります。MMDetectionの上に構築されており、追跡システムの開発と実験のための柔軟なフレームワークを提供します。

その最大の強みの一つはモジュール式設計です。単一のパイプラインに固定するのではなく、MMTrackingでは検出器、追跡モジュール、一部の設定では再識別モデルといったさまざまなコンポーネントを構成して入れ替えることができます。この柔軟性のため、チームが手法のベンチマーク、新しいアイデアのテスト、追跡パイプラインの微調整を行いたい研究や高度なプロジェクトにおいて特に人気があります。

Link to this sectionFairMOT#

FairMOTは、多くの物体を同時に追跡するために設計された複数物体追跡フレームワークです。最初に検出を実行し、次に独立したステップとしてフレーム間で物体をリンクさせる従来のトラッキング・バイ・ディテクション・パイプラインとは異なり、FairMOTは検出と再識別を単一のネットワークで同時に学習します。

図5：FairMOTフレームワークの仕組み (ソース)

この共同設定は、特に人々が頻繁に重なったり高速に移動したりする混雑したシーンにおいて、より一貫した同一性を維持するのに役立ちます。FairMOTは歩行者追跡や群衆監視などのシナリオで一般的に使用されており、小売分析や交通監視など、多数のターゲットをリアルタイムで追跡することが重要な設定にも応用されています。

Link to this sectionSiamMask#

SiamMaskは、バウンディングボックスとともにセグメンテーションマスクを生成することで、多くの追跡器よりも一歩進んだ単一物体追跡手法です。簡単に言うと、ターゲットの周りに長方形を描くだけではありません。物体の形状をピクセルレベルで輪郭を描き出すため、ターゲットが形状を変えたり、回転したり、部分的に隠れたりする場合に役立ちます。

図6：SiamMaskを使用した物体の追跡とセグメンテーション (ソース)

このアプローチは、シャム追跡設計を使用しています。これは、まず最初のフレームからターゲットの小さな参照ビュー（テンプレートと呼ばれることが多い）を取り込むものです。次に、新しいフレームごとに、より広い領域を検索し、そのテンプレートと最も高い類似度を持つ場所を見つけ出します。

SiamMaskはこのマッチングベースのアイデアに基づいています。さらにターゲットのピクセルレベルのマスクを予測するため、ビデオの再生に合わせて物体の位置とより正確な輪郭の両方を取得できます。

Link to this section物体追跡ツールを選択する際の重要な要素#

現在AI分野で利用可能なさまざまなオープンソースの物体追跡ツールがある中で、コンピュータビジョンプロジェクトにとって最適な選択肢は、特定のユースケースで何が必要かによって決まります。検討すべき要素をいくつか挙げます。

• 精度: これは混雑したシーンや視覚的に複雑なシーンで最も重要であり、視覚システムが重なり、遮蔽、または高速移動の際にも安定したIDを維持する必要があります。
• 速度: ロボット工学、交通監視、スポーツ分析などのリアルタイムアプリケーションでは、完璧な精度よりも応答性が重要な場合があります。
• 統合の容易さ: 一部の物体追跡ツールはプラグアンドプレイで、わずか数行のコードで機能しますが、他のツールはより多くのセットアップ、構成、またはカスタムパイプライン作業を必要とします。
• デプロイの制約: GPUサーバー、エッジデバイス、モバイルハードウェアなど、ターゲット環境がどの追跡アプローチが実用的かを決定する可能性があります。
• スケーラビリティ: システムが一度に多くの物体を追跡したり、複数のビデオストリームを処理したりする必要がある場合、追跡器はパフォーマンスを大きく低下させることなく効率的にスケールする必要があります。

各物体追跡ツールやアルゴリズムはそれぞれ異なる目的を果たします。最終的に、適切な選択は、特定の要件、ランタイムの制約、パフォーマンスメトリクス、そしてプロジェクトがどれほどカスタマイズ可能なアプローチを必要とするかによって決まります。

Link to this section重要なポイント#

物体追跡は、初期の手作り技術から、動き、同一性、行動を驚くべき精度で解釈する今日の最先端のディープラーニングシステムへと進化しました。オープンソースツールはこの進歩の原動力となってきました。これらは強力なアルゴリズムへのアクセスを民主化し、実験を奨励し、研究者が制限の多いライセンスや重いインフラストラクチャなしで洗練された追跡パイプラインを構築できるようにしています。

AIの詳細については、私たちのコミュニティとGitHubリポジトリをチェックしてください。農業におけるAIや製造業におけるコンピュータビジョンに関するソリューションページをご覧ください。ライセンスオプションを確認し、独自のビジョンモデルの構築を始めましょう。