文章目录

前言
一、 PySOT介绍
二、 PySOT配置
- 1. 文件准备（附：所有百度云链接）
- 2. 环境配置
三、 PySOT使用
- 1. 尝试先在Anaconda Prompt 命令窗口下运行demo.py
- 2. 在pycharm下使用PySOT

前言

PySOT是商汤（SenseTime视频智能研究团队）开源的目标跟踪库，实现了最新的单目标跟踪算法，主要包含： SiamRPN、SiamMask。使用Python编写的，基于Pytorch深度学习框架。该软件系统还包含了评估跟踪算法的Python工具箱断开。
开源链接：https://github.com/STVIR/pysot
为什么叫 PySOT？
网上有人解释：Python/PyTorch + Single Object Tracking 的组合。

一、 PySOT介绍

PySOT的目标是为视觉跟踪研究提供高质量，高性能的代码库。可以支持快速实施和评估新研究的跟踪算法。

PySOT包括跟踪算法有：SiamFC、SiamRPN、DaSiamRPN、SiamRPN++、SiamMask
使用的网络结构有：ResNet{18, 34, 50}、MobileNetV2和AlexNet
评估工具包可支持的数据集有：OTB2015 、VOT16/18/19 、 VOT18-LT、 LaSOT、 UAV123

现在PySOT里包含了Python版的评测工具，包含VOT的baseline EAO测试，以及OTB，UAV123，LaSOT，NFS等OPE测试的评测。这里需要强调的是VOT的reset测试，项目里重新包装了vot-toolkit里的overlap计算方式，即跑出来的结果和vot-toolkit的EAO是一致的。

提供了大量的基准结果和经过训练的模型，可在 PySOT Model Zoo中下载。
PySOT Model Zoo 介绍
该文件记录了使用pysot训练的大量基线。这些基准的所有配置都位于PySOT\experiments目录中。
下表提供了有关推理的结果。
注意：

速度测试是在显卡GTX-1080Ti上进行的
alex表示AlexNet，r50_lxyz表示ResNet-50中第x、y和z阶段的输出，mobilev2表示MobileNetV2。
dwxcorr表示深度互相关。请参见SiamRPN
++论文第3.4节中的更多内容。
后缀otb和lt是针对OTB和VOT长期跟踪挑战而设计的，默认值（无后缀）是针对VOT短期跟踪挑战而设计的。
以上所有模型都在与DaSiamRPN相同的VID，YoutubeBB，COCO，ImageNetDet上进行了训练。

模型下载，官方百度云，提取码：j9yb

二、 PySOT配置

1. 文件准备（附：所有百度云链接）

PySOT 工程文件下载
PySOT Model Zoo
模型下载，提取码：j9yb （下载模型注意事项：
下载好预训练模型之后，不要直接用PySOT中的文件夹替换experiments里文件夹，要使用pysot源码的中提供的config.yaml文件，
不然会报错—KeyError: ‘Non-existent config key: BACKBONE.LAYERS’）
下载测试数据集的Json，百度云
下载数据集并将其放入testing_dataset目录
数据集下载：
OTB2015，百度云，密码：faqb
VOT16/18/19，百度云，密码：bs6g
VOT18-LT，百度云，密码：2kqi
LaSOT，百度云227G
UAV123，百度云，密码：vp4r

2. 环境配置

PySOT环境要求

* Conda with Python 3.7
* Nvidia GPU.
* PyTorch 0.4.1
* yacs
* pyyaml
* matplotlib
* tqdm
* OpenCV

分步说明：
1.创建环境、激活：（在Anaconda Prompt 命令窗口下）

conda create --name pysot python=3.7
conda activate pysot

2.安装 numpy/pytorch/opencv等：

conda install numpy
conda install pytorch=0.4.1 torchvision cuda90 -c pytorch
pip install opencv-python
pip install pyyaml yacs tqdm colorama matplotlib cython tensorboardX

如果安装过pytorch，不用再安装pytorch。
若安装慢，可使用清华镜像源

pip3 install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install ***/torch-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl （torch的完整路径）
pip3 install torchvision==0.2.0 （一定要指定torchvision的版本，否则会出错）
pip3 install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install pyyaml yacs tqdm colorama cython tensorboardX -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三、 PySOT使用

1. 尝试先在Anaconda Prompt 命令窗口下运行demo.py

直接输入一下命令：

python tools/demo.py --config experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/config.yaml     --snapshot experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/model.pth --video demo/bag.avi

会出现：ModuleNotFoundError: No module named ‘pysot’
1.1 根据pysot的说明，需要配置环境变量。
官方给出配置命令：

export PYTHONPATH=/path/to/pysot:$PYTHONPATH

直接输入，问题依旧存在。
解决方法：
在Ubuntu环境下，依旧使用该命令，但是需要将/path/to/pysot换到自己的文件路径即可。
例如：

export PYTHONPATH=~/Mycode/pythoncode/pysot:$PYTHONPATH

在Windows环境，无export 命令需要改为：

set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;F:\PySOT

F:\PySOT修改为自己的文件路径，运行即可解决问题。

1.2 输入代码，运行demo.py

python tools/demo.py --config experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/config.yaml     --snapshot experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/model.pth --video demo/bag.avi

出现：

Select a ROI and then press SPACE or ENTER button!
Cancel the selection process by pressing c button!

需要我们手动画框，空格或者回车运行。
如下图所示：

2. 在pycharm下使用PySOT

2.1 配置环境，运行demo
进入pycharm，导入pysot，进入settings（设置）->project: pysot->project interpreter 指定python的解释器（我使用的是之前安装好的pytorch python3.7）。点击右边齿轮来添加。

我使用的是，汉化的版本。如何感兴趣，可以查看：2020版本的pycharm支持官方汉化了。自己设置汉化。
接下来，在run->edit configurations （编辑配置）下添加参数（无摄像头）：

--config
../experiments/siamrpn_alex_dwxcorr/config.yaml
--snapshot
../experiments/siamrpn_alex_dwxcorr/model.pth
--video
../demo/bag.avi

有摄像头：

--config
../experiments/siamrpn_alex_dwxcorr/config.yaml
--snapshot
../experiments/siamrpn_alex_dwxcorr/model.pth

脚本路径和参数设置好后，运行程序demo.py：

需要我们手动画框，空格或者回车运行。
2.2 配置环境，运行test.py
第一步，配置数据集，以OTB100为例。
参考官方pysot-toolkit

将CVRP13.json，OTB100.json，OTB50.json放在OTB100数据集目录中（您需要将Jogging复制到Jogging-1和Jogging-2，并将Skating2复制到Skating2-1和Skating2-2或使用软链接）
注：Jogging和Skating2都是两个目标，在OTB Benchmark
学习（下载链接、评价指标、配置）中有专门说明。
目录应采用以下格式：

 | -- OTB100/ | -- Basketball | ...... | -- Woman | -- OTB100.json | -- OTB50.json | -- CVPR13.json

2. 如1一样，将所有其他json放入数据集目录中。

为什么将Jogging复制到Jogging-1和Jogging-2 ？
其实，打开OTB100.json文件可以看到有Jogging-1和Jogging-2两个目录，但是实际的OTB100数据集中Jogging和Skating2有两个groundtruth_rect.txt，所以需要上述操作。

在VOT2016和VOT2018数据集也需要类似的操作，将VOT2016.json和VOT2018.json文件打开后，分别对照数据集看看，需要复制文件夹的复制，需要改名的直接改名即可。

第二步，运行setup.py，生成build文件夹

我感觉在运行setup.py的主要原因是出现错误：

ImportError: cannot import name region

问题解决，

在Anaconda Prompt 命令窗口需要运行

python setup.py build_ext --inplace
可以直接在pycharm环境下setup.py运行。
运行的配置如下：

第三步，配置text.py

打开菜单栏Run（运行）–>Edit configurations（编辑配置）
在参数中，添加代码：

--snapshot
../experiments/siamrpn_alex_dwxcorr/model.pth
--dataset
OTB100
--config
../experiments/siamrpn_alex_dwxcorr/config.yaml

点击OK（确定），运行test.py
运行过程出现错误：

AssertionError: F:\zwb\PySOT\tools\../testing_dataset\OTB100\Human4-2/img/0001.jpg

解决方法：
将Human4文件夹，修改为：Human4-2

可以在Run–>Edit configurations，参数上修改OTB100为VOT2016、VOT2018或其他，运行程序test.py。
会将测试结果保存在./tools/results下面，后面的评估需要测试结果。

2.3 配置环境，运行eval.py
根据运行test.py的测试OTB100数据集结果model，进行评估

打开菜单栏Run（运行）–>Edit configurations（编辑配置）
在参数中，添加代码：

--tracker_path
../tools/results
--dataset
OTB100
--num
1
--tracker_prefix
model
--show_video_level

点击OK（确定），运行eval.py

注意：数据集OTB100可以根据实际测试进行修改。

整理不易，喜欢点赞。

上一篇：OTB Benchmark 学习（下载链接、评价指标、配置）
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