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Feng Ni 54a5f0925f | 1 year ago | |
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README.md | 1 year ago | |
ocsort_ppyoloe.yml | 1 year ago | |
ocsort_yolox.yml | 1 year ago |
简体中文 | English
OC_SORT(Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking)。此处提供了几个常用检测器的配置作为参考。由于训练数据集、输入尺度、训练epoch数、NMS阈值设置等的不同均会导致模型精度和性能的差异,请自行根据需求进行适配。
检测训练数据集 | 检测器 | 输入尺度 | ReID | 检测mAP | MOTA | IDF1 | FPS | 配置文件 |
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MOT-17 half train | PP-YOLOE-l | 640x640 | - | 52.9 | 50.1 | 62.6 | - | 配置文件 |
mot17_ch | YOLOX-x | 800x1440 | - | 61.9 | 75.5 | 77.0 | - | 配置文件 |
注意:
det_weights
和reid_weights
,运行验证的命令即可自动下载,OC_SORT默认不需要reid_weights
权重。dataset/mot/
文件夹下。dataset/mot/
目录下。为了验证精度可以都用MOT17-half val数据集去评估。通过如下命令一键式启动训练和评估
python -m paddle.distributed.launch --log_dir=ppyoloe --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/mot/bytetrack/detector/ppyoloe_crn_l_36e_640x640_mot17half.yml --eval --amp
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/mot/bytetrack/detector/ppyoloe_crn_l_36e_640x640_mot17half.yml
注意:
tools/eval.py
, 评估跟踪使用的是tools/eval_mot.py
。CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval_mot.py -c configs/mot/ocsort/ocsort_ppyoloe.yml --scaled=True
# 或者
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval_mot.py -c configs/mot/ocsort/ocsort_yolox.yml --scaled=True
注意:
--scaled
表示在模型输出结果的坐标是否已经是缩放回原图的,如果使用的检测模型是JDE YOLOv3则为False,如果使用通用检测模型则为True, 默认值是False。{output_dir}/mot_results/
中,里面每个视频序列对应一个txt,每个txt文件每行信息是frame,id,x1,y1,w,h,score,-1,-1,-1
, 此外{output_dir}
可通过--output_dir
设置。使用单个GPU通过如下命令预测一个视频,并保存为视频
# 下载demo视频
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/demo/mot17_demo.mp4
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer_mot.py -c configs/mot/ocsort/ocsort_yolox.yml --video_file=mot17_demo.mp4 --scaled=True --save_videos
注意:
apt-get update && apt-get install -y ffmpeg
。--scaled
表示在模型输出结果的坐标是否已经是缩放回原图的,如果使用的检测模型是JDE的YOLOv3则为False,如果使用通用检测模型则为True。Step 1:导出检测模型
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/export_model.py -c configs/mot/bytetrack/detector/yolox_x_24e_800x1440_mix_det.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/yolox_x_24e_800x1440_mix_det.pdparams
python deploy/pptracking/python/mot_sde_infer.py --model_dir=output_inference/yolox_x_24e_800x1440_mix_det/ --tracker_config=deploy/pptracking/python/tracker_config.yml --video_file=mot17_demo.mp4 --device=GPU --save_mot_txts
注意:
tracker_config.yml
的跟踪器类型为type: OCSORTTracker
。--save_mot_txts
(对每个视频保存一个txt)或--save_mot_txt_per_img
(对每张图片保存一个txt)表示保存跟踪结果的txt文件,或--save_images
表示保存跟踪结果可视化图片。frame,id,x1,y1,w,h,score,-1,-1,-1
。@article{cao2022observation,
title={Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking},
author={Cao, Jinkun and Weng, Xinshuo and Khirodkar, Rawal and Pang, Jiangmiao and Kitani, Kris},
journal={arXiv preprint arXiv:2203.14360},
year={2022}
}
PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle的目标检测端到端开发套件,在提供丰富的模型组件和测试基准的同时,注重端到端的产业落地应用,通过打造产业级特色模型|工具、建设产业应用范例等手段,帮助开发者实现数据准备、模型选型、模型训练、模型部署的全流程打通,快速进行落地应用。
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