3D-Multi-Object-Tracker 项目使用教程

3D-Multi-Object-Tracker 项目使用教程

3D-Multi-Object-Tracker A project for 3D multi-object tracking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-Multi-Object-Tracker

1. 项目介绍

3D-Multi-Object-Tracker 是一个用于在3D场景中跟踪多个对象的开源项目。该项目基于KITTI数据集，支持多种检测器（如second-iou、point-rcnn和pv-rcnn），并采用了HOTA（Higher Order Tracking Accuracy）指标进行评估。项目的主要特点包括：

• 快速：使用CPU即可实现高达700 FPS的跟踪速度。
• 支持多种实现方式：包括在线、近在线和全局实现。
• 支持多种检测器：适应不同的检测器输出。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3
• NumPy
• OpenCV
• PyYAML

2.2 数据准备

下载KITTI跟踪数据集和检测结果，并按照以下目录结构组织数据：

# Kitti Tracking Dataset
└── kitti_tracking
    ├── testing
    |   ├── calib
    |   |   ├── 0000.txt
    |   |   ├── ...
    |   |   └── 0028.txt
    |   ├── image_02
    |   |   ├── 0000
    |   |   ├── ...
    |   |   └── 0028
    |   ├── pose
    |   |   ├── 0000
    |   |   |   └── pose.txt
    |   |   ├── ...
    |   |   └── 0028
    |   |       └── pose.txt
    |   ├── label_02
    |   |   ├── 0000.txt
    |   |   ├── ...
    |   |   └── 0028.txt
    |   └── velodyne
    |       ├── 0000
    |       ├── ...
    |       └── 0028
    └── training
        ├── calib
        ├── image_02
        ├── pose
        ├── label_02
        └── velodyne

2.3 配置文件修改

在 config/online/pvrcnn_mot.yaml 文件中，修改数据集路径和检测结果路径为你自己的路径。

2.4 运行代码

执行以下命令启动跟踪：

python3 kitti_3DMOT.py config/online/pvrcnn_mot.yaml

结果将自动保存到 evaluation/results/sha_key/data 目录，并使用HOTA指标进行评估。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 自动驾驶：在自动驾驶系统中，3D多目标跟踪用于实时跟踪周围的车辆、行人和其他障碍物，确保行车安全。
• 机器人导航：在机器人导航中，3D多目标跟踪帮助机器人识别和跟踪环境中的动态对象，优化路径规划。

3.2 最佳实践

• 参数调优：根据具体的应用场景，调整HOTA指标的参数，以获得最佳的跟踪效果。
• 多检测器支持：尝试不同的检测器（如second-iou、point-rcnn和pv-rcnn），选择最适合当前任务的检测器。

4. 典型生态项目

• KITTI数据集：该项目基于KITTI数据集进行开发和测试，KITTI数据集是自动驾驶领域广泛使用的基准数据集。
• OpenCV：OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，是该项目的重要依赖。
• NumPy：NumPy提供了高效的数组操作，是数据处理和计算的基础工具。

通过以上步骤，你可以快速上手并应用 3D-Multi-Object-Tracker 项目，实现高效的3D多目标跟踪。

3D-Multi-Object-Tracker A project for 3D multi-object tracking 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-Multi-Object-Tracker