centertrack踩坑记录

最新推荐文章于 2024-10-24 19:56:43 发布
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文章标签： python 人工智能
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在跑centertrack之前，我其实是想跑siamvgg的。但是Windows和python2.7不支持pytorch0.4.0，于是我选择放弃。

在装包的过程中，有以下收获

  • 由于在pytorch官网上很难找到自己想要的安装包，因此有必要收藏这个链接，里面有各种版本的pytorch。
  • 在GitHub上下载好代码的.zip压缩包并且解压之后可以直接在命令行中切换至改文件夹，利用pin install -r requirements.txt来下载所需要的的包。体验非常不错。
  • googledrive国内下载不了，需另找途径下载，下载后的包剪切到目的位置方便管理
aska_study
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CenterTrack复现记录【更新中】
m0_47890413的博客
07-07 1512
仅记录代码调试过程，不含理论学习内容的记录。
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Centertrack模型转换小结 首先我转的模型是centertrack这个模型，其实总的来说这个模型还是比较简单的，但是由于其中有一个DCN卷积在onnx和tensorflow中不支持的自定义算子，所以转换起来有会有很多问题。 CenterNet 其实CenterNet一共是有两篇文章的，他们都是AnchorFree类型的网络，两个网络既有相似的地方也有本质的区别，都很具有启发意义，跟我们的CenterTrack都有很大的关系，所以在这里都介绍一下。 先讲一下《CenterNet: Keypoint T
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多目标跟踪技术（MOT），作为计算机视觉领域中基础的、重要的研究方向之一，可广泛应用在交通管理、安防监控、自动驾驶、机器人、体育赛事转播等领域，其已成为一大研究热点。
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CenterTrack 代码复现及问题汇总
CenterTrack复现步骤和问题汇总
博客
12-15 3930
工程路径：link 准备工作： 在CenterTrack/readme/INSTALL.md中查看工程依赖的环境要求。 在按照作者给出的环境配置步骤操作之前，强烈建议先去git issue页面看一下是否有关于环境配置的相关提问和解决方案，尤其是跟自己当前的系统配置相似的issue。 整个环境我断断续续配置了两天时间（一部分原因是网速慢）才完成，其中大部分的问题都是可以先读issue来避免踩坑的。 因此，以下是最终能够成功运行的配置步骤： 步骤一： 为了不破坏公用的服务器环境，依旧采用单独的镜像来维护不同项
Centernet&CenterTrack.pptx
12-24
CenterTrack 的检测器架构主要由三个部分组成：检测器（Detector）、POSE-DLA-DCN 模型和跟踪模块。 Centernet 和 CenterTrack 的代码实现主要使用 Python 语言，使用了 PyTorch 框架来实现深度学习模型。代码中...
centertrack_wami:该存储库保存了我们在广域运动图像上工作的代码
03-08
centertrack_wami 该存储库保存了我们在广域运动图像上的工作代码。 我们选择使用，并将其结果与进行比较。 数据集预处理 我们选择仅处理大小为13312 X 10752的r1分辨率图像，并下载的训练和测试部分。 运行wapfb_save.py文件，将NITF图像转换为PNG文件。 然后，我们使用位于testing_code文件夹中的run_area_of_interest_test_set.m文件提取指定的感兴趣区域（ROI），并在其指定其位置和大小。 这将为移动的车辆生成已注册的AOI序列和注释。 然后，我们使用crop_AOI.py文件生成固定大小为960 X 544的小作物，该文件将生成视频序列。 培训守则 培训是使用CenterTrack完成的，大部分培训代码均来自。 CenterTrack期望采用COCO格式的注释。 因此，请使用convert_wpafb_to_c
算法部署-使用TensorRT部署centertrack算法-优质算法部署项目实战.zip
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本项目聚焦于如何利用TensorRT优化并部署centertrack算法，这是一项用于多目标跟踪的先进技术，它能够在复杂的视频数据中准确地识别和跟踪多个目标。 中心点跟踪（centertrack）算法是一种基于深度学习的目标跟踪...
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基于点的跟踪思想，通过预测目标的中心点来进行跟踪，同时实现检测与跟踪的同步，结合目标检测和运动估计，使得在处理动态场景时更高效、更准确。通过同时处理目标的位置信息和运动轨迹，CenterTrack 能够实时跟踪多个物体。
CenterTrack简述
今天打卡Leetcode了吗
11-03 2007
引言   早期网络强调追踪时空中感兴趣的目标，虽然快速，简单，但是容易忽略低级的线索（角和高强度峰值）。随着高性能检测器的出现，便出现先检测后追踪模式，将检测和追踪分为两步：首先在每帧中找到所有目标，然后追踪的任务就变成了一个边界框关联。因为给定了检测的结果，只需要关注如何将相同的目标连接起来（轨迹）即可。但是大多数的关联策略都是复杂的，高计算量的。   本文提出了一种基于点的联合检测和跟踪框架，称为CenterTrack，每个对象都由其边界框中心的单个点表示，然后通过时间跟踪这个中心点，如图1所示：  
CenterTrack代码inference阶段框架
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05-27 1492
demo.py Opts对象：包含所有的超参数 class opts(objects): def __init__(self): def parse(self,args=''): return opt def update_dataset_info_and_set_heads(self,opt,dataset): return opt def init(self,args=''): return opt Detector对象
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CenterNet 训练自己的数据1.环境配置2.数据准备3. 修改配置 1.环境配置 作者在github 上给出的安装步骤已经较为详细，可以参照作者的步骤进行安装。 code:https://github.com/xingyizhou/CenterNet 在这个过程中比较麻烦的是，作者的环境为pytorch 0.4.1 cuda9.0 cudnn7.1.2，cuda版本不匹配的话，后面会报错：ImportError:/home/shiep/CenterNet/src/lib/models/net
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