Add support of YOLOX_S and YOLOX_TINY to ByteTrack

[kyakuno]

ByteTrack自体は高速なアルゴリズムであるが、物体検出にYOLOXの高解像度版を使用しているため、Webカメラでデモをするには重い。そのため、model_typeにyolox_sとyolox_tinyを与えられるようにする。

YOLOX_S、YOLOX_TINY https://github.com/axinc-ai/ailia-models/tree/master/object_detection/yolox

ByteTrack https://github.com/axinc-ai/ailia-models/tree/master/object_tracking/bytetrack

[ooe1123]

@kyakuno オリジナルリポジトリでは、bytetrack_s_mot17 の学習済みモデルは公開されていますが、tinyやmot20の学習済みモデルはありません。 https://github.com/ifzhang/ByteTrack#mot17-test-model これらは学習から行うという認識でしょうか？

[kyakuno]

@ooe1123 上記のyoloxの既存のエクスポート済みのonnxを利用いただければと思います。

[ooe1123]

@kyakuno オリジナルの公開している学習済みモデルは、yoloxを元にファインチューニングを行ったものだと思うのですが、ailia-models/yolox のモデルを流用する、という方向でよいのでしょうか？

また、bytetrackのモデルはnum_classes=1で構成されていて、yoloxのモデルはnum_classes=80で構成されているので、いまのbytetrackのサンプルコードにぴたりときれいに適合するようになっていません。 （personクラスに絞って、bytetrackのtrackerを当てるということは確かに可能だと思いますが...）

[kyakuno]

@ooe1123 はい、motデータセットに対しては最適ではないと思いますが、webカメラでの応用に関しては有用であると考えているため、標準のyoloxモデルで問題ありません。personクラスに絞って、bytetrackのtrackerを当てていただければと思います。