TrackEval チュートリアル

このブロガーが非常に詳細に書いたことを読むことができますhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/391396206

独自の MOT データセットを作成する

ソフトウェアの推奨事項

ここではDarklabelを使用することをお勧めします。アクセスできない場合は、Baidu Cloud にアップロードして、誰もがダウンロードして使用できるようにします。リンク：

リンク: https://pan.baidu.com/s/1K7vWRWr6jzi6xFSfAxwhVA
抽出コード: phu

1. yaml ファイルを開き、追跡したいカテゴリを書き込みます。ここでのカテゴリは次のとおりです。

my_classes: ["uav", "car", "person"]

2.関連説明ですが、バージョンのショートカットキーはshift+マウス操作になりました。
関連するデータセットを作成したら、完了を追跡し、結果を保存します。評価には TrackEval を使用します。
データセットの形式は次のとおりです。

1,1,592,444,482,284,1,-1,-1,-1

gt.txt という名前を付けます

ファイルパス

#gt信息
#如果多个的话，并列存放
data/
    gt/
        mot_challenge/
            MyDataset/
                seq-01/   # 视频名
                    gt/
                        gt.txt          # <---- ground truth
                    seqinfo.ini         # 放你的视频的信息
    trackers/   # 你自己代码运行出来的结果
        mot_challenge/
            MyDataset/
                data/
                    seq-01.txt          # <---- model result 视频结果.txt

Seqinfo.ini 情報

[Sequence]
name=ai_city
imDir=img1
frameRate=30
seqLength=1996
imWidth=1920
imHeight=1080
imExt=.jpg

走る

スクリプトを実行/run_mot_challenge.py

-GT_FOLDER # gt路径
--BENCHMARK ai_city   # 视频名
--DO_PREPROC False 
--METRICS HOTA # 选择测评指标 'HOTA', 'CLEAR', 'Identity'

gt.txt の両方を使用したため、私が自分で実行した結果が次のとおりです。

CLEAR: data-pedestrian             MOTA      MOTP      MODA      CLR_Re    CLR_Pr    MTR       PTR       MLR       sMOTA     CLR_TP    CLR_FN    CLR_FP    IDSW      MT        PT        ML        Frag      
more_2_0                           100       100       100       100       100       100       0         0         100       1056      0         0         0         4         0         0         0         
more_2_1                           100       100       100       100       100       100       0         0         100       1065      0         0         0         5         0         0         0         
more_2_2                           100       100       100       100       100       100       0         0         100       476       0         0         0         2         0         0         0         
more_2_3                           100       100       100       100       100       100       0         0         100       971       0         0         0         4         0         0         0         
COMBINED                           100       100       100       100       100       100       0         0         100       3568      0         0         0         15        0         0         0         

Count: data-pedestrian             Dets      GT_Dets   IDs       GT_IDs    
more_2_0                           1056      1056      4         4         
more_2_1                           1065      1065      5         5         
more_2_2                           476       476       2         2         
more_2_3                           971       971       4         4         
COMBINED                           3568      3568      15        15

その後もバグが見つかった

再評価中に以下の問題が発生し、コメント欄でも指摘がありましたが、問題で報告されたエラーはカテゴリが間違っていたためです。そのため、gt ファイル内のカテゴリを修正する必要があります。マークするダークラベル、gt ファイルの形式は次のとおりです。

1,1,592,444,482,284,-1,-1,-1,-1

これを次のように変更する必要があります

1,1,592,444,482,284,-1,1,-1,-1

ついにテストに合格しました。

trackeval.utils.TrackEvalException: Attempting to evaluate using invalid gt classes. This warning only triggers if preprocessing is performed, e.g. not for MOT15 or where prepropressing is explicitly disabled. Please either check your gt data, or disable preprocessing. The following invalid classes were found in timestep 1: -1

MOT 評価ツール TrackEval を使用して独自のデータセットを評価する