PySOT

视觉跟踪算法库
授权协议 Apache 2.0
开发语言 Python
所属分类 神经网络/人工智能、 计算机视觉库/人脸识别
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 弘阳德
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

PySOT 是由 SenseTime 视频情报研究团队设计的软件系统。它实现了最先进的单一对象跟踪算法,包括 SiamRPN 和 SiamMask。它是用 Python 编写的,由 PyTorch 深度学习框架提供支持。该项目还包含用于评估跟踪器的 Python 工具包端口。

PySOT 的目标是为视觉跟踪研究提供高质量、高性能的代码库。它旨在灵活,以支持新颖研究的快速实施和评估。

PySOT 包括以下视觉跟踪算法的实现:

使用以下骨干网络架构:

SiamFC、SiamRPN 和 SiamMask 输出示例:

  • 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。 具体的配置在下面的博客已经说的很清楚了,我就不赘述了。 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42495721

  • 一、项目简介 最近项目的原因开始研究长时跟踪的解决方案,主要的难点在于 1.需要在目标长时间丢失的情况下一直等待目标出现,出现后重新识别. 2.需要控制云台实时转动防止目标跑出视野之外,需要考虑云台与跟踪算法的闭环。 传统的和AI的都尝试做了复现,传统的主要使用了基于opencv的KCF和CRST算法,单独拿一篇博客来说。 博客地址: AI的在调研复现了几个跟踪算法后感觉商汤的PYSOT针对我们的

  • 预处理后的训练: Pysot训练自己的数据集_Vesper0412的博客-CSDN博客 Pysot源码地址: GitHub - STVIR/pysot: SenseTime Research platform for single object tracking, implementing algorithms like SiamRPN and SiamMask. 因为我用的数据集是视频数据集,所

  • 数据集预处理操作:Pysot训练自己数据集前的预处理_Vesper0412的博客-CSDN博客 Pysot源码地址:https://github.com/STVIR/pysot 1、linux系统激活环境 conda activate pytorch=1.5.1 2、更改数据集参数 文件地址:pysot-master/pysot/core/config.py 将原参数更改为: __C.DATAS

  • pysot/tools/test.py 首先关注pysot的README.md 找到Test tracker 按要求进入 tools/test.py 文件 修改以下参数 # windows 环境补充 pass 运行后,The testing results will in the current directory(results/dataset/model_name/) # win

  • 前言 能点进来看这个文章的,想必都是行内人士,那就直接讲重点。 其实人家pysot已经内置了vot数据集的测试和分析,其结果已经广泛用于各种paper上。比如SiamRPN++在VOT2016上的EAO是0.464。 但pysot只能运行VOT2016,2018,2019的数据集。因为pysot只提供了关于这几个的配置信息。于是我想把pysot和vot-toolkit结合起来。 关于vot-too

  • 想要测试一下目标跟踪项目:https://github.com/STVIR/pysot 参考进行配置,运行demo.py之前,总出现ModuleNotFoundError: No module named 'pysot'错误。 官方解决方法-适用于linux export PYTHONPATH=path/to/pysot 上述参考的作者给出的windows方法 set PYTHONPATH=%PY

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