目標跟蹤庫PySOT開源，代碼已正式上線！
前幾天 CVer推送一篇《重磅！商湯開源目標跟蹤庫PySOT：含SiamRPN++和SiamMask等算法》，介紹了來自商湯科技的STVIR（SenseTime Video Intelligence Research team）開源的目標跟蹤庫：PySOT。當時PySOT并沒有上傳代碼，所以之前的文章僅介紹了新特性，但得到大家廣泛關注。
本以為是2019年5月底會上線代碼，但于2019年5月13日凌晨，PySOT已正式上線代碼！
https://github.com/STVIR/pysot
之前Amusi也分享了幾篇很棒關于目標跟蹤很棒的文章，但本文要介紹的項目是paper+code，這個是大家喜聞樂見的。
- 基于孿生網(wǎng)絡的目標跟蹤算法匯總
- GitHub：目標跟蹤最全資料集
- CVPR2019 | 我對Siamese網(wǎng)絡的一點思考（SiamMask）
PySOT特性
PySOT 目標跟蹤庫實現(xiàn)了目前SOTA的多個單目標跟蹤算法，該項目是用Python編寫，基于PyTorch深度學習框架。
該項目還包含用于評估跟蹤器（tracker）的Python工具接口。
為什么叫 PySOT？大家應該能猜到是：Python/PyTorch + Single Object Tracking 的組合。Amusi 強烈建議后面再開源個 PyMOT，哈哈！
PySOT 共包含 5 種算法：
- SiamMask （CVPR 2019）
- SiamRPN++（CVPR 2019 oral）
- DaSiamRPN （ECCV 2018）
- SiamRPN （CVPR 2018）
- SiamFC （ECCV 2016）
SiamRPN++
PySOT 提供 3 種 backbone：
- ResNet{18, 34, 50}
- MobileNetV2
- AlexNet
PySOT 提供的評估工具支持如下數(shù)據(jù)集：
- OTB2015
- VOT16/18/19
- VOT18-LT
- LaSOT
- UAV123
PySOT 安裝與測試
更新的 PySOT 添加了安裝教程、模型下載庫、測試/評估腳本等內(nèi)容。
PySOT 安裝&環(huán)境依賴
- Conda with Python 3.7.
- Nvidia GPU.
- PyTorch 0.4.1
- yacs
- pyyamlmatplotlib
- tqdm
- OpenCV
- # 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：評估
如：VOT2018-LT
測試腳本
- 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的代碼已經(jīng)上線，快快測試一下吧~
