在计算机视觉领域，对象跟踪技术是一项重要的任务，它允许在视频帧序列中识别并跟踪特定对象。传统的对象跟踪方法依赖于深度学习模型，这些模型需要大量的标注数据来训练，以便在不同的视频帧中识别和关联同一对象。然而，这种方法存在一些局限性，比如需要大量的标注数据和额外的训练时间。为了解决这些问题，引入了零样本学习（Zero Shot Learning）的概念，这是一种无需额外标注数据即可进行对象识别和跟踪的方法。
零样本学习的核心思想是利用预训练的模型来提取对象的特征，然后通过比较这些特征来跟踪对象。这种方法的一个显著优势是，它不需要针对特定数据集进行模型的微调，从而节省了大量的时间和资源。在本文中，将介绍如何使用Roboflow的推理API和开源的零样本对象跟踪仓库来实现这一目标。
Roboflow是一个提供机器学习模型训练和部署服务的平台。通过Roboflow，可以构建自定义的对象检测模型，并使用其推理API来获取模型的预测结果。此外，Roboflow还提供了一个开源的零样本对象跟踪仓库，该仓库利用了OpenAI的CLIP模型来提取对象的特征。CLIP模型是一个预训练的图像分类器，它能够在不同的领域中提供强大的图像特征。
使用Roboflow的零样本对象跟踪仓库，可以避免进行额外的对象跟踪标注和模型训练。只需要将视频文件传递给脚本，并提供Roboflow推理API的端点和API密钥。脚本将生成一个包含自定义模型对象跟踪的视频示例。这种方法不仅简化了对象跟踪的实现过程，而且提高了跟踪性能。
如果需要在边缘设备上实时进行这种推理，建议先在示例视频上验证方法，然后在准备部署时与联系。通过这种方式，可以利用现有的对象检测模型，而无需进行额外的建模工作，从而实现对象跟踪。