SiamFC代码运行注意事项

最新推荐文章于 2025-05-30 20:02:01 发布
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博客介绍了SiamFC的配置与运行方法。需下载权重文件，在SiamFC文件夹下建net文件夹并放入指定文件，确保相关路径配对。在命令行输入特定指令可运行，若运行其他视频图片，修改load_video_info里的文件名保持一致即可。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

把权重文件下载好，在SiamFC文件夹下建立net文件夹，放入2016-08-17.net

以下路径都配对：

env_paths_tracking

run_tracker

startup

 命令行输入：run_tracker('vot15_bag',1)即可

运行其他视频图片，修改load_video_info里的  img、groundtruth等文件名，保持与自己的文件名一致即可；

 

 

 

 

 

siamfc运行
qq_39366151的博客
05-07 836
修改siamfc文件夹下的Load.py文件 import sys sys.path.append('/home/nanorobot/Documents/siamfc/siamfc') sys.path.append('/home/nanorobot/Documents/siamfc') from siamfc import TrackerSiamFC, ops 上面是把需要用到的自定义的模块路径引入进来，以防后面找不到模块，路径根据你自己的文件位置改。 下面是修改主函数： if __name__ ==
SiamFC代码配置复现
ZZXin_的博客
04-29 8701
写在前面 最近在研究SiamRPN，究其根本，CNN依托于AlexNet骨架，所以花些功夫研究以下SiamFC代码，将其阶段性复现。 [ Tracking only ] 关于GPU显卡配置、cudn和cudnn安装可以参考Ubuntu16.0下安装显卡驱动、 cuda10.0 、cudnn的活生生案例 1.Ubuntu16.04配置Matconvnet 可参考官方教程 %% 编译安装MatCon...
SiamFC
fnoi2014xtx的博客
06-22 485
Paper : Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking Code : official 摘要 尽管之前有论文尝试将深度卷积神经网络应用到Object tracking 的任务中，但是由于实时性的要求，以及训练数据集的数据存在稀缺性，效果并不是很好。作者针对实时性的限制，提出使用全卷积神经网络进行特征提取，并使用孪生神经网络进行训练，并在ILSVRC15的数据集上进行训练，在VOT ALOV OTB数据集上进行测试。本文主要的贡献点.
SiamFC:Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking中模板图片的获取方法
echo_hao的博客
03-24 790
在这个算法中，将视频的第一帧作为制作模板图片的素材，第一帧图片有要跟踪目标的box信息，可以得到框的中心x的坐标，框的宽度w，框的高度h，也就是目标中心的坐标。 第一种情况： 然后获取框周围的context，以目标中心为原点，sqrt{[w+(w+h)/2]*[h+(w+h)/2]}边长构造一个context，这么做的目的是保证最后得到的图能完整包含框里面的目标。 得到了conte...
windows复现SiamFC以及环境安装
最新发布
mymaomao_的博客
05-30 714
本人是研1在读，第一次接触算法部署和目标跟踪方向。如果写的教程有哪里不对或者不严谨的，请指出来，我随时修改。
7.4 SiamFC
qq_40066957的博客
05-09 3978
7.4 SiamFC 学习目标 目标 知道SiamFC的网络结构特点 掌握SiamFC的网络训练方式 应用 无 任意对象跟踪的问题是通过仅仅在线地学习对象外观的模型来解决，使用视频本身作为唯一的训练数据。尽管这些方法取得了成功，但他们的在线方法本质上限制了他们可以学习的模型的丰富性。需要跟踪的目标是通过起始帧的选择框给出的。框中可能是任意物体，甚至只是物体的某个部分。由于给定跟踪目标的不确定性，我们无法做到提前准备好数据，并且训练出一个.
siamFC算法复现及使用自己的数据集进行测试
m0_62404686的博客
11-23 910
使用自制的数据集进行siamFC测试
siamfc代码模块详解
04-02
好的，我现在要详细分析用户的问题，关于SiamFC代码模块的工作原理和实现方式。用户已经提供了两个引用内容，我需要结合这些信息来构建回答。 首先，我需要回忆SiamFC的基本结构。根据引用[1]和[2]，SiamFC使用孪生...
SiamFC孪生神经网络目标跟踪（python代码）
05-14
在提供的"2-SiamFC"文件中，可能包含了完整的SiamFC目标跟踪算法实现，包括代码文件、配置文件、预训练模型权重以及可能的示例数据。通过阅读和理解这些代码，你可以深入了解SiamFC的工作流程，并将其应用于实际的...
目标追踪算法siamFC
06-19
在`siamfc-tf-master`代码库中，我们可以找到以下关键部分： 1. **网络结构**：定义两个共享权重的卷积网络，用于模板和搜索图像的特征提取。 2. **训练过程**：虽然SiamFC不进行在线训练，但可能包含预训练权重的...
SiamFC代码大乱炖 (pytorch)
weixin_43911766的博客
11-07 6434
写前bb 最早是看了matlab的代码，搭了环境，demo也跑了，就再也没碰过了。之后想自己把测试和训练部分全部跑通，找了个用pytorch写的代码，看的过程中发现自己还是很多细节部分不是很清楚。虽然文章写的很一笔带过，但是看着代码会发现还是很多疑问的。 代码地址： gayhub 代码的requirements： Ubuntu Python 2.7 (use Anaconda 2.* here) ...
siamfc++源码阅读笔记.pdf
07-31
这是在看siamfc++源码：https://github.com/MegviiDetection/video_analyst的阅读笔记，会根据一些重要的方面记一点笔记，希望大家下载后能结合博客看，谢谢
vot2013+vot2014+vot2015+vot2016+otb100.txt
05-22
源出处 https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_40269319/11094776 (感谢)，受限积分，深感无奈。
(一)Siamese目标跟踪——SiamFC训练和跟踪过程：从论文细节角度出发
BearLeer的博客
03-21 5787
SiamFC 简单介绍 SiamFC基于深度学习的方法在速度上已经超过传统的相关滤波算法，实时性极强。SiamFC基于孪生网络，该网络有两个输入，一个是模板样本Z，另一个搜索样本X。而在单目标跟踪任务中，模板样本通常选取的是视频序列第一帧中的目标，而候选样本则是之后每一帧中的图像搜索区域（search image）。孪生网络的目的是在后续帧中找到与模板帧Z最相似的候选区域，该区域即为这一帧中的目标。 SiamFC 实现方法 SiamFC网络设计结构如上图所示，其中φ\varphiφ 代表特征提取方法，原文
YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集
05-29
YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群：957519975除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括：《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》敬请关注并选择学习！
SiamFC完整的跟踪过程
cxkyxx的博客
08-16 4344
SiamFC 准备两路输入图像：模板图像和检测图像。 设置模板图像和检测图像的边长，分别用z_sz和x_sz表示。 设置content，前后文信息 content=12∗(h+w)=2p content=\frac{1}{2}*(h+w)=2p content=21​∗(h+w)=2p 设置z_sz z−sz=(w+2p)(h+2p) z_{-}sz=\sqrt{(w+2p)(h+2p)} z−​sz=(w+2p)(h+2p)​ 设置x_sz x−sz=255127(w+2p)(h+2
关于siamfc深度网络训练以及改进的点和总结
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09-25 4569
从以下参数指标分别参与训练 epoch： 一个epoch参数表示为网络对整个数据集完成了一次训练。 iteration :迭代次数。即在一个epoch中，分成iteration个小的数据批次即minibatch，进行训练。例如样本总数为N，每个minibatch的batchsize为n，则迭代次数=N/n batchsize:每迭代一个数据批次batch，则相当于损失函数的值在优化空间中“下降”了...
Window系统下基于Anaconda的Siamese Network虚拟环境搭建——以SiamFC算法为例
Zephyr Hou 的博客
07-05 805
window系统下基于Anaconda进行第三方环境配置，以目标跟踪算法SiamFC算法为例，进行具体的环境配置说明
Win10+pycharm+conda 配置Siammask 过程记录（新手向）
C1137577723的博客
04-23 431
我们跑动demo 需要配置两个相关的文件这两个文件需要用 git 进行下载，对于不熟悉git的小伙伴 我这里给出连接，大家可以直接下载即可，并将其配置在 experiments文件夹下然后大家再需要在设置参数参数这里给出了。
我将分次给你完整的代码，请基于前面的信息再进行分析如何解决我的问题
03-08
<think>好的，我现在需要帮助用户解决他们在运行Python脚本时遇到的模型加载错误。用户之前已经得到了一个关于state_dict不匹配的解决方案，现在他们提到要分次提供完整的代码，以便更详细地分析问题。首先，我应该回顾之前的对话，确保理解问题的背景。 用户之前的错误信息显示，在加载预训练模型时，出现了Missing key和Unexpected key的问题。这说明模型的结构与保存的权重文件不匹配，并且权重文件中包含了额外的训练信息，如优化器状态、epoch数等。之前的解决方案建议用户从检查点中提取模型参数部分或者过滤无关参数，并检查模型版本是否匹配。 现在用户希望分次提供完整代码，以便进一步分析。我的思考步骤应该是： 1. **确认用户意图**：用户可能已经尝试了之前的建议，但问题仍未解决，或者需要更具体的指导。他们可能需要针对他们的具体代码结构进行调整。 2. **代码分析准备**：需要用户提供涉及模型定义（如YOLO类）、权重加载部分（test_siamfc.py和siamfc.py中的相关代码），以及可能的模型配置文件。这些部分将帮助确定模型结构如何定义，权重如何加载，是否存在结构差异。 3. **识别关键部分**： - **模型定义代码**：检查YOLO类的结构，特别是层名称（如model.model.0.conv）是否与权重文件中的键匹配。 - **权重加载代码**：查看torch.load和load_state_dict的使用方式，是否正确提取了模型参数。 - **权重文件内容**：了解用户使用的权重文件是否包含完整的检查点（包含优化器、epoch等）还是仅模型参数。 4. **可能的问题点**： - 用户可能没有正确提取模型参数，仍然直接加载了整个检查点。 - 模型定义可能有变动，导致层名称不匹配。 - 权重文件版本与代码不兼容，例如来自不同版本的训练脚本。 5. **解决方案细化**： - 如果用户提供了模型定义代码，可以检查层结构是否与权重文件中的键对应。 - 确保在加载权重时，正确地从检查点中提取出模型参数部分，如使用checkpoint['model']或类似的键。 - 如果存在结构差异，可能需要调整模型定义或使用strict=False参数，但需注意可能的影响。 6. **进一步询问用户**：由于用户打算分次提供代码，我需要逐步接收各部分代码，并针对每一部分进行分析。例如，先分析模型定义，再查看加载部分，最后检查权重文件内容。 7. **示例代码调整**：假设用户提供的模型定义中确实存在层名称不一致的问题，可能需要调整模型层的命名，或者在加载时进行键的重映射。 8. **验证步骤**：建议用户在加载权重后打印出模型的状态字典键，与检查点中的键进行对比，找出具体的差异点。 9. **注意事项提醒**：提醒用户确保代码版本与权重文件匹配，避免因版本更新导致的接口变化。 在整个过程中，需要保持回答的结构清晰，分步骤指导用户，并提供具体的代码修改建议。同时，要使用用户容易理解的语言，避免过于技术化的术语，必要时举例说明。</think>根据您当前的报错信息和阶段需求，我将以 **分阶段分析** 的方式提供帮助。请按照以下顺序逐步提供代码片段（使用代码块标记），我会结合前期信息动态分析： --- ### 🛠️ 分阶段解决步骤 #### 阶段一：关键代码结构分析 请先提供以下两部分代码： ```markdown 1. **模型定义代码**（YOLO类的定义，主要来自 `siamfc.py` 或相关文件） 2. **权重加载代码**（`test_siamfc.py` 中 TrackerSiamFC 初始化的完整片段） ``` #### 阶段二：权重文件内容验证 提供执行以下代码的输出结果： ```python # 在报错发生前插入以下代码 checkpoint = torch.load(net_path, map_location='cpu') print("Checkpoint keys:", checkpoint.keys()) # 显示权重文件包含的键 print("Model expects keys:", self.net.state_dict().keys()) # 显示模型期望的键 ``` #### 阶段三：动态调试方案 根据前两个阶段的结果，我将提供： 1. 键名映射修正方案（如存在前缀差异） 2. 权重过滤/重组代码 3. 模型结构调整建议 --- ### 📌 当前可预见的解决方案（基于现有信息） 若您暂时无法提供代码，以下是 **最可能有效的紧急修复方案**： ```python # 修改 siamfc.py 第72行附近的权重加载代码 checkpoint = torch.load(net_path, map_location='cpu') # 尝试提取真正模型参数（常见键名为 'model' 或 'state_dict'） model_weights = checkpoint.get('model', checkpoint) # 自动适配两种保存方式 # 严格模式关闭以跳过不匹配参数 self.net.load_state_dict(model_weights, strict=False) ``` **操作说明**： 1. 该方案能过滤 `epoch`/`optimizer` 等无关键 2. `strict=False` 允许部分加载（需验证模型性能是否正常） 3. 如果出现新报错，请提供 `print(checkpoint.keys())` 的输出 --- 请优先提供阶段一要求的代码片段，这将大幅提高问题定位的精准度。
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