开源项目安装与配置指南

开源项目安装与配置指南

GSDT Official PyTorch implementation of "Joint Object Detection and Multi-Object Tracking with Graph Neural Networks" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/GSDT

1. 项目基础介绍

本项目是《基于图神经网络的联合目标检测与多目标跟踪》论文的官方PyTorch实现。项目通过图神经网络（GNNs）建模目标在空间和时间域的关系，优化目标检测和数据关联模块，提高多目标跟踪（MOT）系统的性能。主要编程语言为Python，同时使用了CUDA进行部分运算加速。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 图神经网络（GNNs）：用于学习目标之间的关联，以及从空间和时间维度提取特征。
• PyTorch：深度学习框架，用于构建和训练模型。
• PyTorch Geometric：基于PyTorch的图神经网络工具包，用于实现GNN架构。
• Deformable Convolutional Networks V2（DCNv2）：用于提高目标检测的准确度。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• Python 3.6
• CUDA（用于GPU加速，项目使用CUDA 10.1）
• ffmpeg（用于生成视频输出）

安装步骤

1. 创建虚拟环境 使用conda创建Python虚拟环境，以避免与其他项目发生依赖冲突。

   conda create -n dev python=3.6
   conda activate dev
   

2. 安装项目依赖 使用pip安装项目所需的Python包。

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装PyTorch Geometric 根据官方文档，执行以下脚本安装PyTorch Geometric。

   bash install_pyg.sh <CUDA_version>  # 替换<CUDA_version>为实际使用的CUDA版本，如cu101
   

4. 构建Deformable Convolutional Networks V2 (DCNv2) 进入模型目录，执行make脚本构建DCNv2。

   cd ./src/lib/models/networks/DCNv2
   bash make.sh
   

5. 安装ffmpeg 使用conda安装ffmpeg。

   conda install ffmpeg=4.2.2
   

6. 数据准备 根据项目要求下载数据集，并按照指定格式准备数据。

7. 运行示例 在experiments目录下运行示例脚本，以测试安装是否成功。

请按照以上步骤逐步操作，完成开源项目的安装和配置。如果在安装过程中遇到任何问题，请查阅项目文档或向社区寻求帮助。

GSDT Official PyTorch implementation of "Joint Object Detection and Multi-Object Tracking with Graph Neural Networks" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/GSDT