CVPR2021 追跡アルゴリズム STMTrack (Template-free Visual Tracking with Space-time Memory Networks) の構成

1. 用紙ダウンロードアドレス

STMTrack : 時空記憶ネットワーク CVPR を使用したテンプレート不要のビジュアルトラッキング (2021)。[用紙][コード]

2. コードのダウンロードアドレス

3. 仮想環境を作成してアクティブ化する

conda create -n STMTrack python=3.7 -y
source activate STMTrack

4. トーチとトーチビジョンをインストールする

pip install torch===1.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pip install torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

5. 依存ライブラリをインストールする

pip install -r requirements.txt

6. 事前トレーニング済みモデルをダウンロードする

リンク: https://pan.baidu.com/s/16aqJy4eMFTDjEXuWFxvlLg
抽出コード: z4aj

ダウンロードした事前トレーニングモデルを、プロジェクトディレクトリに新しく作成した pretrain_model パスに配置します。

7. 実験設定

打开~/STMTrack-main/experiments/stmtrack/test/otb/stmtrack-googlenet-otb.yaml

1) 事前トレーニングされたモデルのパスを変更します。これは、ステップ 6 でモデルを保存したパスです。

2) device_num を変更します

3) データセットが配置されているパスを追加します。

データルート: "/home1/publicData/Datasets/OTB100"

8. コードを実行します。

 python main/test.py --config experiments/stmtrack/test/otb/stmtrack-googlenet-otb.yaml

次のエラーが発生する可能性があります

ファイル「pycocotools/_mask.pyx」の行 1、init pycocotools._mask
ValueError: numpy.ndarray サイズが変更されました。バイナリの非互換性を示している可能性があります。C ヘッダーから 88 が予期されましたが、PyObject から 80 を取得しました

解決

numpy のバージョンが低すぎるため、numpy のバージョンをアップグレードする必要があります。

pip install --upgrade numpy

9. 正常に実行されました

CVPR2021 追跡アルゴリズム STMTrack (Template-free Visual Tracking with Space-time Memory Networks) の構成

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