MMTracking项目快速入门指南：使用现有数据集和模型-优快云博客

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MMTracking项目快速入门指南：使用现有数据集和模型

mmtracking OpenMMLab Video Perception Toolbox. It supports Video Object Detection (VID), Multiple Object Tracking (MOT), Single Object Tracking (SOT), Video Instance Segmentation (VIS) with a unified framework. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmtracking

前言

MMTracking是一个基于PyTorch的开源视频目标感知工具箱，提供了视频目标检测(Video Object Detection, VID)、多目标跟踪(Multi-Object Tracking, MOT)、单目标跟踪(Single Object Tracking, SOT)和视频实例分割(Video Instance Segmentation, VIS)等多种任务的解决方案。本文将详细介绍如何使用MMTracking中现有的模型和标准数据集进行推理、测试和训练。

模型推理

MMTracking提供了多种推理脚本，可以对视频或连续图像序列进行推理。下面我们将分别介绍不同任务的推理方法。

视频目标检测(VID)模型推理

视频目标检测任务需要在视频中检测出每一帧中的目标物体。使用以下命令进行推理：

python demo/demo_vid.py \
    ${CONFIG_FILE} \
    --input ${INPUT} \
    --checkpoint ${CHECKPOINT_FILE} \
    [--output ${OUTPUT}] \
    [--device ${DEVICE}] \
    [--show]

参数说明：

CONFIG_FILE: 模型配置文件路径
INPUT: 输入视频文件或图像文件夹路径
CHECKPOINT_FILE: 模型权重文件路径
OUTPUT(可选): 输出结果保存路径
DEVICE(可选): 推理设备，如cpu或cuda:0
--show(可选): 是否实时显示推理结果

多目标跟踪(MOT)和视频实例分割(VIS)模型推理

多目标跟踪和视频实例分割任务需要同时检测和跟踪视频中的多个目标。使用以下命令进行推理：

python demo/demo_mot_vis.py \
    ${CONFIG_FILE} \
    --input ${INPUT} \
    [--output ${OUTPUT}] \
    [--checkpoint ${CHECKPOINT_FILE}] \
    [--score-thr ${SCORE_THR}] \
    [--device ${DEVICE}] \
    [--backend ${BACKEND}] \
    [--show]

新增参数说明：

SCORE_THR(可选): 检测框得分阈值
BACKEND(可选): 可视化后端，可选cv2或plt

单目标跟踪(SOT)模型推理

单目标跟踪任务需要在视频中跟踪指定的单个目标。使用以下命令进行推理：

python demo/demo_sot.py \
    ${CONFIG_FILE} \
    --input ${INPUT} \
    --checkpoint ${CHECKPOINT_FILE} \
    [--output ${OUTPUT}] \
    [--device ${DEVICE}] \
    [--show] \
    [--gt_bbox_file ${GT_BBOX_FILE}]

新增参数说明：

GT_BBOX_FILE(可选): 第一帧目标边界框标注文件路径

模型测试

测试现有模型在标准数据集上的性能是评估模型效果的重要步骤。MMTracking支持多种测试环境：

测试命令

单GPU测试：

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} \
    [--checkpoint ${CHECKPOINT_FILE}] \
    [--out ${RESULT_FILE}] \
    [--eval ${EVAL_METRICS}]

多GPU测试：

./tools/dist_test.sh ${CONFIG_FILE} ${GPU_NUM} \
    [--checkpoint ${CHECKPOINT_FILE}] \
    [--out ${RESULT_FILE}] \
    [--eval ${EVAL_METRICS}]

参数说明：

EVAL_METRICS: 评估指标，如bbox(目标检测)、track(跟踪)等
--format-only: 仅格式化结果而不评估
--eval-options: 评估选项

测试示例

测试视频目标检测模型：

python tools/test.py configs/vid/dff/dff_faster_rcnn_r101_dc5_1x_imagenetvid.py \
    --checkpoint checkpoints/dff_faster_rcnn_r101_dc5_1x_imagenetvid.pth \
    --eval bbox

测试多目标跟踪模型：

python tools/test.py configs/mot/deepsort/sort_faster-rcnn_fpn_4e_mot17-private.py \
    --eval track

测试单目标跟踪模型：

python tools/test.py configs/sot/siamese_rpn/siamese_rpn_r50_20e_lasot.py \
    --checkpoint checkpoints/siamese_rpn_r50_1x_lasot.pth \
    --eval track

模型训练

训练是深度学习工作流程中的核心环节。MMTracking提供了灵活的训练配置和多种训练环境支持。

训练命令

单GPU训练：

python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [--work-dir ${WORK_DIR}]

多GPU训练：

./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} ${GPU_NUM} [--work-dir ${WORK_DIR}]

Slurm集群训练：

[GPUS=${GPUS}] ./tools/slurm_train.sh ${PARTITION} ${JOB_NAME} ${CONFIG_FILE} ${WORK_DIR}

训练注意事项

学习率调整：默认学习率针对8GPU设置，使用不同GPU数量时需要按线性缩放规则调整。
评估间隔：可以通过修改配置文件中的evaluation参数来调整验证频率：

evaluation = dict(interval=12)  # 每12个epoch评估一次

训练示例

训练视频目标检测模型：

bash ./tools/dist_train.sh configs/vid/dff/dff_faster_rcnn_r101_dc5_1x_imagenetvid.py 8

训练多目标跟踪相关模型：

# 训练检测器
bash ./tools/dist_train.sh configs/det/faster-rcnn_r50_fpn_4e_mot17-half.py 8

# 训练ReID模型
bash ./tools/dist_train.sh configs/reid/resnet50_b32x8_MOT17.py 8

训练单目标跟踪模型：

bash ./tools/dist_train.sh configs/sot/siamese_rpn/siamese_rpn_r50_20e_lasot.py 8

使用自定义数据集和模型

当需要使用自定义数据集或模型时，可以按照以下步骤进行：

准备自定义数据集（转换为CocoVID格式或实现新数据集类）
准备自定义模型（修改或实现新模型）
准备配置文件
训练新模型
测试和推理新模型

结语

本文详细介绍了如何使用MMTracking进行视频目标感知任务的推理、测试和训练。通过灵活的配置和丰富的预训练模型，MMTracking能够帮助研究人员和开发者快速构建和部署视频分析系统。无论是使用现有模型还是自定义模型，MMTracking都提供了完整的工具链支持。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考