CenterTrack 项目使用教程

CenterTrack 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/CenterTrack

1. 项目的目录结构及介绍

CenterTrack 项目的目录结构如下：

CenterTrack/
├── assets/
├── configs/
├── data/
│   ├── MOT17/
│   ├── KITTI/
│   ├── nuScenes/
│   └── ...
├── experiments/
├── src/
│   ├── lib/
│   ├── tools/
│   └── ...
├── README.md
├── LICENSE
├── GETTING_STARTED.md
├── DATA.md
└── ...

目录结构介绍

• assets/: 包含项目相关的图像和其他资源文件。
• configs/: 包含项目的配置文件，用于设置模型和训练参数。
• data/: 包含项目使用的数据集，如 MOT17、KITTI 和 nuScenes 等。
• experiments/: 包含实验脚本和结果。
• src/: 包含项目的源代码，其中 lib/ 包含核心库文件，tools/ 包含实用工具。
• README.md: 项目的主文档，包含项目概述和基本使用说明。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• GETTING_STARTED.md: 包含项目启动和运行的详细步骤。
• DATA.md: 包含数据集的设置和准备说明。

2. 项目的启动文件介绍

CenterTrack 项目的启动文件主要位于 src/tools/ 目录下，以下是一些关键的启动文件：

• demo.py: 用于运行实时演示或处理视频文件。
• train.py: 用于训练模型。
• test.py: 用于测试和评估模型。

启动文件介绍

• demo.py:

  • 功能：运行实时演示或处理视频文件。
  • 使用方法：通过命令行运行 python demo.py --config CONFIG --video_input VIDEO_INPUT --output OUTPUT。

• train.py:

  • 功能：训练模型。
  • 使用方法：通过命令行运行 python train.py --config CONFIG。

• test.py:

  • 功能：测试和评估模型。
  • 使用方法：通过命令行运行 python test.py --config CONFIG --model_path MODEL_PATH。

3. 项目的配置文件介绍

CenterTrack 项目的配置文件位于 configs/ 目录下，配置文件通常以 .json 或 .yaml 格式存储。以下是一些关键的配置文件：

• mot17_half.json: 用于 MOT17 数据集的配置。
• kitti_tracking.json: 用于 KITTI 数据集的配置。
• nuScenes_3d.json: 用于 nuScenes 3D 跟踪的配置。

配置文件介绍

• mot17_half.json:

  • 包含 MOT17 数据集的模型和训练参数。
  • 关键参数：dataset、input_size、batch_size、num_epochs 等。

• kitti_tracking.json:

  • 包含 KITTI 数据集的模型和训练参数。
  • 关键参数：dataset、input_size、batch_size、num_epochs 等。

• nuScenes_3d.json:

  • 包含 nuScenes 3D 跟踪的模型和训练参数。
  • 关键参数：dataset、input_size、batch_size、num_epochs 等。

通过这些配置文件，用户可以自定义模型和训练过程，以适应不同的数据集和任务需求。

CenterTrack Simultaneous object detection and tracking using center points. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ce/CenterTrack