[CVPR2019] 视频跟踪SiamMask实战

[CVPR2019] 视频跟踪SiamMask实战

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简介

2019那年 CVPR有一篇亮眼的视觉跟踪方面的论文，作者提出新算法SiamMask，在视频跟踪任务上达到最优性能，并且在视频目标分割上取得了当前最快的速度。作者来自中科院自动化所、牛津大学等。

这篇论文的一作也在知乎上面写了关于paper的解读

详细内容参考链接：16.04, Python 3.6, Pytorch 0.4.1, CUDA 9.2, RTX 2080 GPUs

强烈建议在Linux环境下，进行操作，可以避免很多麻烦，在windows上可能会浪费你比较多的时间，当然如果你和我一样使用Windows10，可以考虑装双系统 或者 在Windows10上安装子系统

下面操作均以在Linux系统下使用为例

1、环境设置

下载项目

git clone && cd SiamMaskexport SiamMask=$PWD

第一句是将项目下载下来，并进入 SiamMask文件夹中

export的功能是 显示或设置环境变量

创建python环境，原GitHub项目是采用 conda 创建新的虚拟环境并在新的环境下安装依赖包来测试，具体操作如下

conda create -n siammask python=3.6source activate siammaskpip install -r requirements.txtbash make.sh

如果你已经有合适的conda环境，可以不用新建，这里的source activate siammask 也可以用conda activate siammask替换，有时候会抽风，遇到问题的时候可以尝试换一个命令。

将项目添加到 你的 PYTHONPATH

export PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH

2、demo测试

环境配置完毕之后，进入到指定的文件夹中，并下载SiamMask 模型

cd $SiamMask/experiments/siammask_sharpwget $SiamMask/experiments/siammask_sharpexport PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATHpython ../../tools/demo.py --resume SiamMask_DAVIS.pth --config config_davis.json

常见问题：

1、No module named 'tools'

原因：PYTHONPATH配置失败解决方法：把下列指令中的“$PWD”换成当前目录的绝对路径。

参考官方给出的答案：

ROOT=`git rev-parse --show-toplevel`export PYTHONPATH=$ROOT:$PYTHONPATHexport PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH

​​connect to X server

由于我是在服务器上跑的，没有图像界面，因此导致了一些问题

只需要对 demo.py进行一些修改即可，替换成下面的内容，编号只是大致的位置，大家稍微看一下就懂了

38 # cv2.namedWindow("SiamMask", cv2.WND_PROP_FULLSCREEN)46 try:47 '''48 init_rect = cv2.selectROI('SiamMask', ims[0], False, False)49 x, y, w, h = init_rect50 '''51 x, y, w, h = 300, 110, 165, 25068 '''69 # 如果 你想 看到编辑框可以把70 行解注释即可，否则仅仅输出 mask 70 cv2.polylines(im, [np.int0(location).reshape((-1, 1, 2))], True, (0, 255, 0), 3)71 cv2.imshow('SiamMask', im)72 key = cv2.waitKey(1)73 if key > 0:74 break75 '''76 ##chegf write77 name = './output/' + str(f).zfill(5) + '.jpg'78 cv2.imwrite(name, im)

​​output，即可！

最后再次强调，代码和论文解读：

​​https://github.com/foolwood/SiamMask​​

​​https://zhuanlan.zhihu.com/p/58154634​​

最后的最后求一波分享！

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