ADA-Track项目启动与配置教程

ADA-Track项目启动与配置教程

ADA-Track Offical implementation of CVPR2024 paper ADA-Track: End-to-End Multi-Camera 3D Multi-Object Tracking with Alternating Detection and Association. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADA-Track

1. 项目目录结构及介绍

ADA-Track项目目录结构如下：

ADA-Track/
├── docker/                     # 容器相关配置和脚本
├── docs/                       # 项目文档
├── img/                        # 项目图片文件
├── mmdetection3d/              # 用于3D目标检测的MMdetection3d框架代码
├── plugin/                     # 项目插件代码
├── tools/                      # 工具脚本，如数据预处理、训练、测试等
├── training_logs/              # 训练日志文件
├── .gitignore                  # git忽略文件列表
├── .gitmodules                 # 定义子模块的git文件
├── CITATION.cff                # 项目引用文件
├── LICENSE                     # 项目许可证文件
├── README.md                   # 项目介绍文件
├── setup.py                    # 项目设置文件

• docker/：包含用于项目部署的Docker配置和脚本。
• docs/：存放项目文档。
• img/：包含项目相关的图像文件。
• mmdetection3d/：3D目标检测使用的MMdetection3d框架的代码。
• plugin/：存放项目所需的插件代码。
• tools/：包含数据预处理、模型训练、测试等工具脚本。
• training_logs/：保存训练过程中的日志文件。
• .gitignore：指定在git版本控制中需要忽略的文件和目录。
• .gitmodules：用于定义项目中的子模块。
• CITATION.cff：项目引用信息，用于学术论文引用。
• LICENSE：项目使用的许可证信息。
• README.md：项目说明文件，通常包含项目的详细信息和使用方法。
• setup.py：项目的设置文件，用于配置项目环境和依赖。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于tools/目录下的脚本，这些脚本包括但不限于：

• train.py：用于启动模型训练的脚本。
• test.py：用于启动模型测试的脚本。
• eval.py：用于评估模型性能的脚本。

具体的启动命令通常在README.md文件中有所说明，例如：

python tools/train.py --config configs/config.py

上面的命令表示使用config.py配置文件启动模型训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于configs/目录下，例如config.py。配置文件中包含了模型训练和测试所需的各种参数，如：

• 数据集路径
• 模型结构参数
• 训练参数（如学习率、批大小、迭代次数等）
• 评估参数
• 输出设置（如日志文件、模型保存路径等）

配置文件的一个示例片段可能如下所示：

# 模型配置
model = dict(
    type='ADATrack',
    backbone=dict(type='ResNet', depth=101),
    neck=dict(type='FPN'),
    bbox_head=dict(type='AdaTrackHead'),
)

# 训练配置
train_cfg = dict(
    assigner=dict(type='MaxIoUAssigner'),
    sampler=dict(type='RandomSampler'),
    allowed_border=0,
    pos_weight=1.0,
    debug=False,
)

# 测试配置
test_cfg = dict(
    nms_pre=1000,
    nms_post=100,
    max_per_img=100,
    mask=True,
    class_agnostic=False,
)

通过修改这些配置参数，用户可以调整模型的训练和测试过程以满足不同的需求。

ADA-Track Offical implementation of CVPR2024 paper ADA-Track: End-to-End Multi-Camera 3D Multi-Object Tracking with Alternating Detection and Association. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ADA-Track