NAT2021数据集

NAT2021数据集网站：https://vision4robotics.github.io/NAT2021/，用于夜晚场景的无监督单目标跟踪。

数据解压缩

下载下来的训练数据集直接解压缩会报错（不太明白为什么），所以需要先对压缩包进行修复。我采用的方式是在WinRAR中选中要修复的压缩包-工具-修复压缩文件，修复好的压缩包可以正常解压。

部分数据缺失

【2022-5-23更新】应该是解压过程出问题导致的，重新解压就没有数据缺失了

按照论文UDAT：Unsupervised Domain Adaptation for Nighttime Aerial Tracking进行数据预处理（低光照增强）操作时发现数据集中的部分图像存在问题，出现以下错误：

OSError: image file is truncated (9 bytes not processed)

然后我打印出出错的第一张图像，发现图像下半部分缺失：

最直接的方法是直接删掉存在的缺失的图像，因此把源程序改为

wrong_image_path = [] 
def lowlight(DCE_net, image_path):
	scale_factor = 12
	data_lowlight = Image.open(image_path)

	# data_lowlight = (np.asarray(data_lowlight)/255.0)  # 修改为下面几行
	try:
		data_lowlight = (np.asarray(data_lowlight)/255.0)
	except:
		print(image_path)
		wrong_image_path.append(image_path)
		return 0
	# .....后面的部分省略

因为不确保存在缺失的图片有多少张，所以上面将所有错误的图像路径都保存在了wrong_image_path中最后打印出来。若错误图像数量很多，则需要考虑其他处理方式而最好不要直接删除。

最后打印出来的wrong_image_path：

wrong_image_path: ['dataset/NAT2021/NAT2021_train/train_clip/0137car1_3/000011.jpg', 
					'dataset/NAT2021/NAT2021_train/train_clip/0260car1_2/000122.jpg', 
					'dataset/NAT2021/NAT2021_train/train_clip/0419person1_3/000199.jpg']

可以看到只有三张图像出现缺失，直接删除影响很小。不过最后还是采取了其他方式。