ByteTrack自定义数据集训练指南

  • 以下是使用 ByteTrack 算法训练自己数据集的完整流程指南,涵盖数据准备、模型训练、参数调优和部署的关键步骤:

一、ByteTrack 算法核心思想

ByteTrack 通过保留低置信度检测框(传统方法会过滤掉),利用运动关联(IoU匹配)和外观特征(可选)实现高精度多目标跟踪,尤其适合遮挡和拥挤场景。

二、数据集准备

1. 数据格式要求
  • 视频数据:按帧提取为图片序列(如 img1/000001.jpg

  • 标注文件:MOT格式(与DeepSORT相同)

    <frame_id>, <track_id>, <x1>, <y1>, <w>, <h>, <confidence>, <class>, <visibility>
  • 目录结构示例
custom_dataset/
├── train/
│   ├── seq1/
│   │   ├── img1/      # 帧图片
│   │   ├── gt/gt.txt  # 标注文件
│   │   └── seqinfo.ini # 视频信息(帧率、分辨率)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

reset2021

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值