前几天 CVer推送一篇：重磅！商汤开源最大目标跟踪库PySOT：含SiamRPN++和SiamMask等算法，介绍了来自商汤科技的STVIR(SenseTime Video Intelligence Research team)开源的目标跟踪库：PySOT。当时PySOT并没有上传代码，所以之前的文章仅介绍了新特性，但得到大家广泛关注。

本以为是2019年5月底会上线代码，但于2019年5月13日凌晨，PySOT已正式上线代码！

https://github.com/STVIR/pysot

之前Amusi也分享了几篇很棒关于目标跟踪很棒的文章，但本文要介绍的项目是paper+code，这个是大家喜闻乐见的。

基于孪生网络的目标跟踪算法汇总GitHub：目标跟踪最全资料集CVPR2019 | 我对Siamese网络的一点思考(SiamMask)

PySOT特性

PySOT 目标跟踪库实现了目前SOTA的多个单目标跟踪算法，该项目是用Python编写，基于PyTorch深度学习框架。

该项目还包含用于评估跟踪器(tracker)的Python工具接口。

为什么叫 PySOT？大家应该能猜到是：Python/PyTorch + Single Object Tracking 的组合。Amusi 强烈建议后面再开源个 PyMOT，哈哈！

PySOT 共包含 5 种算法：

SiamMask (CVPR 2019)SiamRPN++(CVPR 2019 oral)DaSiamRPN (ECCV 2018)SiamRPN (CVPR 2018)SiamFC (ECCV 2016)

SiamRPN++

PySOT 提供 3 种 backbone：

ResNet{18, 34, 50}MobileNetV2AlexNet

PySOT 提供的评估工具支持如下数据集：

OTB2015VOT16/18/19VOT18-LTLaSOTUAV123

PySOT 安装与测试

最新更新的 PySOT 添加了安装教程、模型下载库、测试/评估脚本等内容。

PySOT 安装&环境依赖

Conda with Python 3.7.Nvidia GPU.PyTorch 0.4.1yacspyyamlmatplotlibtqdmOpenCV

# Create environment and activateconda create--name pysot python=3.7conda activate pysot# Install numpy/pytorch/opencvconda install numpyconda install pytorch=0.4.1 torchvision cuda90 -c pytorchpip install opencv-python# Install other requirementspip install pyyaml yacs tqdm colorama matplotlib cython tensorboardX# Build extensionspython setup.py build_ext --inplace# Try with scriptsbash install.sh /path/to/your/conda pysot

PySOT Model Zoo

Visual Tracking Baselines(Short-term Tracking)

PySOT 工具集：评估

如：VOT2018-LT

测试脚本

cd experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorrpython -u ../../tools/test.py \ --snapshot model.pth \ # model path --dataset VOT2018 \ # dataset name --config config.yaml # config file

侃侃

PySOT的代码已经上线，快快测试一下吧~

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