DeepFusionMOT 开源项目使用教程

DeepFusionMOT 开源项目使用教程

DeepFusionMOTCode for RA-L journal and IROS 2022 paper "DeepFusionMOT: A 3D Multi-Object Tracking Framework Based on Camera-LiDAR Fusion with Deep Association".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepFusionMOT

1. 项目的目录结构及介绍

DeepFusionMOT 项目的目录结构如下：

DeepFusionMOT/
├── data/
│   ├── annotations/
│   ├── images/
│   └── ...
├── models/
│   ├── backbone/
│   ├── detector/
│   └── ...
├── utils/
│   ├── config.py
│   ├── dataset.py
│   └── ...
├── configs/
│   ├── default_config.yaml
│   └── ...
├── main.py
├── README.md
└── ...

目录结构介绍

• data/: 存储项目所需的数据，包括标注文件和图像。
  • annotations/: 存放标注文件。
  • images/: 存放图像文件。
• models/: 包含项目的模型定义。
  • backbone/: 存放骨干网络的定义。
  • detector/: 存放检测器的定义。
• utils/: 包含各种实用工具和辅助函数。
  • config.py: 配置文件处理工具。
  • dataset.py: 数据集处理工具。
• configs/: 存放项目的配置文件。
  • default_config.yaml: 默认配置文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件负责项目的初始化、配置加载和主要逻辑的执行。

主要功能

• 加载配置文件。
• 初始化模型和数据集。
• 执行训练或推理任务。

使用方法

python main.py --config configs/default_config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件存放在 configs/ 目录下，默认配置文件为 default_config.yaml。

配置文件内容

# 数据集配置
dataset:
  name: 'custom_dataset'
  path: 'data/images'

# 模型配置
model:
  backbone: 'resnet50'
  detector: 'yolov5'

# 训练配置
train:
  batch_size: 16
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001

# 其他配置
...

配置项介绍

• dataset: 数据集相关配置。
  • name: 数据集名称。
  • path: 数据集路径。
• model: 模型相关配置。
  • backbone: 骨干网络类型。
  • detector: 检测器类型。
• train: 训练相关配置。
  • batch_size: 批大小。
  • epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。

通过修改配置文件，可以灵活调整项目的运行参数。

DeepFusionMOTCode for RA-L journal and IROS 2022 paper "DeepFusionMOT: A 3D Multi-Object Tracking Framework Based on Camera-LiDAR Fusion with Deep Association".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepFusionMOT