PySOT

本文介绍了PySOT追踪框架的安装和运行过程。首先,通过Anaconda环境配置,按照作者提供的脚本进行安装。然后,在运行阶段,下载模型并设置环境变量,对数据集OTB2015进行相应处理。在运行demo时,发现Human4-2文件不存在的问题,通过检查和重命名解决了错误。最后,执行指令对跟踪结果进行评估。

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写在前面

期待已久的PySOT终于放上了code,高兴ing,赶忙进行相应的配置加以复现,不得不说,作者真的很贴心,把配置环境的指令封装成脚本,直接按需配置即可;但是在运行过程中仍会存在一些tiny bug,只要稍加修改,运行起来应该没问题;记性不好,将过程记录下来;

[ Tracking only ]
1.Installation

按照链接步骤一步步执行即可,均在Anaconda下配置相应的环境,需要注意的是,在一步一步的按照Installation安装指令进行安装之后,最后一个Try with scripts作者将这些指令打包成一个脚本文件,直接运行即可完成完成以上的Installation操作;

2.运行阶段:
  1. 配置环境变量——python搜索路径:
export PYTHONPATH=/home/db/Subject/pysot:$PYTHONPATH
  1. Download models
<think>好的,用户想了解或使用Pysot框架,也就是Python视觉跟踪框架。首先,我需要确认Pysot的基本信息,包括它的功能、特点、安装步骤和使用方法。根据用户提供的引用资料,虽然引用[1]、[2]、[3]提到了PyTracking库,但用户问的是Pysot,这可能是一个不同的框架。需要先核实Pysot的相关信息,避免混淆。 首先,我应该检查是否在引用中存在关于Pysot的直接信息。根据用户提供的引用,三个引用都是关于PyTracking的,没有直接提到Pysot。因此,可能需要依靠外部知识或者补充信息来回答。不过,用户可能将PyTracking和Pysot混淆了,或者Pysot是另一个流行的跟踪框架,比如商汤科技开源的SiamRPN系列算法所在的框架,名为Pysot。 接下来,假设Pysot是商汤的Python视觉跟踪框架,我需要回忆它的主要特点,比如基于Siamese网络,支持多种跟踪算法如SiamRPN、SiamMask等,适用于实时目标跟踪任务。同时,安装步骤通常包括克隆仓库、安装依赖库如PyTorch、设置环境变量等。使用示例可能包括加载模型、处理视频流或图像序列进行目标跟踪。 另外,需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用用户提供的参考资料,尽管它们可能不直接相关,但如果有部分内容相关,比如安装conda环境的部分,可以引用引用[2]中的安装方法。同时,用户可能需要相关的扩展问题,比如性能优化、与其他框架的对比,或者实际应用场景。 需要验证Pysot的官方资源,比如GitHub仓库和文档,确保提供的安装和使用步骤正确。例如,Pysot的GitHub地址可能是https://github.com/STVIR/pysot,由商汤科技维护。安装过程可能涉及安装依赖项如PyTorch、torchvision、Cython、OpenCV等,并编译一些扩展模块。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续需求,比如如何训练自定义数据集、调参技巧、处理特定场景的挑战等。</think>### 关于PySOT框架的详细介绍 #### 1. **PySOT概述** PySOT是由商汤科技(SenseTime)开源的基于PyTorch的视觉目标跟踪框架,专注于**单目标跟踪(Single Object Tracking)**任务。其核心算法包括经典模型如SiamRPN++[^1]、SiamMask等,支持实时跟踪并具有较高的精度和鲁棒性。 #### 2. **核心特性** - **算法丰富性**:提供多种跟踪模型(如SiamRPN、SiamMask、SiamCAR等); - **模块化设计**:便于研究者扩展新算法或改进现有模块; - **高性能**:在标准数据集(如OTB、VOT)上表现优异,部分模型达到实时速度(50+FPS)[^1]; - **预训练模型支持**:提供在大型数据集上预训练的模型权重,可直接部署。 #### 3. **安装步骤** ```bash # 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/STVIR/pysot.git cd pysot # 2. 创建conda环境(参考引用[2]的安装逻辑) conda create -n pysot python=3.7 conda activate pysot # 3. 安装依赖库 pip install -r requirements.txt # 4. 编译扩展模块(如Deformable Convolution) python setup.py build_ext --inplace # 5. 下载预训练模型(从官方提供的链接) ``` #### 4. **快速使用示例** ```python import cv2 from pysot.core.config import cfg from pysot.tracker.tracker_builder import build_tracker from pysot.utils.bbox import get_axis_aligned_bbox # 加载配置文件与模型 cfg.merge_from_file("configs/siamrpn_r50_l234_dwxcorr.yaml") tracker = build_tracker(cfg) # 初始化跟踪目标(例如从第一帧选择ROI) frame = cv2.imread("first_frame.jpg") init_bbox = [x1, y1, x2, y2] # 初始目标框坐标 tracker.init(frame, init_bbox) # 在后续帧中进行跟踪 next_frame = cv2.imread("next_frame.jpg") outputs = tracker.track(next_frame) pred_bbox = outputs['bbox'] ``` #### 5. **与PyTracking的对比** - **PySOT**:专注于单目标跟踪,适合需要高精度定位的场景(如无人机跟踪); - **PyTracking**[^3]:支持判别式模型(如DiMP、PrDiMP),更适合处理外观变化的复杂场景。
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