DINO-Tracker 项目使用教程

DINO-Tracker 项目使用教程

dino-tracker Official Pytorch Implementation for “DINO-Tracker: Taming DINO for Self-Supervised Point Tracking in a Single Video” 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dino-tracker

1. 项目的目录结构及介绍

DINO-Tracker 项目的目录结构如下：

dino-tracker/
├── assets/
├── config/
├── data/
├── dataset/
│   └── horsejump/
├── eval/
├── models/
├── optimization/
├── preprocessing/
│   └── preprocessing_dino_bb/
├── tapvid/
├── visualization/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── dino_tracker.py
├── inference_benchmark.py
├── inference_grid.py
├── requirements.txt
├── train.py
└── utils.py

目录介绍：

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• config/: 存放项目的配置文件。
• data/: 存放项目的数据文件。
• dataset/horsejump/: 存放特定数据集（如 horsejump）的相关文件。
• eval/: 存放评估代码和相关文件。
• models/: 存放模型定义和相关文件。
• optimization/: 存放优化相关的代码和文件。
• preprocessing/: 存放数据预处理相关的代码和文件。
• tapvid/: 存放与 TAP-Vid 相关的代码和文件。
• visualization/: 存放可视化相关的代码和文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• dino_tracker.py: 项目主文件，包含 DINO-Tracker 的主要逻辑。
• inference_benchmark.py: 用于推理和基准测试的脚本。
• inference_grid.py: 用于推理和生成网格轨迹的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• train.py: 用于训练模型的脚本。
• utils.py: 包含项目中使用的各种工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

dino_tracker.py

这是 DINO-Tracker 项目的主文件，包含了项目的主要逻辑。通常，这个文件会被用于启动训练、推理或其他核心功能。

train.py

用于训练 DINO-Tracker 模型的脚本。通过运行这个脚本，可以启动模型的训练过程。

inference_benchmark.py

用于推理和基准测试的脚本。通过这个脚本，可以对模型进行推理并评估其性能。

inference_grid.py

用于推理和生成网格轨迹的脚本。通过这个脚本，可以生成并可视化网格轨迹。

3. 项目的配置文件介绍

config/ 目录

config/ 目录下存放了项目的配置文件，这些配置文件用于定义项目的各种参数和设置。

config/preprocessing.yaml

这个配置文件用于定义数据预处理的参数，包括输入视频的路径、输出路径、预处理步骤等。

config/train.yaml

这个配置文件用于定义训练过程中的参数，包括模型路径、数据路径、训练轮数、学习率等。

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整项目的各种参数，以适应不同的需求和环境。

dino-tracker Official Pytorch Implementation for “DINO-Tracker: Taming DINO for Self-Supervised Point Tracking in a Single Video” 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dino-tracker