深度学习与应用：行人跟踪
**实验 深度学习与应用：行人跟踪 **
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**1、 实验目的**
------
- 了解行人跟踪模型基础处理流程
- 熟悉行人跟踪模型的基本原理
- 掌握 行人跟踪模型的参数微调训练以及推理的能力
- 掌握行人跟踪模型对实际问题的应用能力，了解如何在特定的场景和任务中应用该模型
**2、实验环境**
------
**[镜像详情]**
虚拟机数量：1个（需GPU >=4GB）
虚拟机信息：
1. 操作系统：Ubuntu20.04
2. 代码位置：/home/zkpk/experiment/yolo_tracking_main
3. MOT17数据集存储位置：examples/val_utils/data/MOT17
(数据集下载地址：Https://motchallenge.net)
4. 已安装软件：python版本：python 3.9，显卡驱动，cuda版本：cuda11.3 cudnn 版本：8.4.1,torch==1.12.1+cu113,torchvision= 0.13.1+cu113
5. 根据requirements.txt,合理配置python环境
**3、实验内容**
------
- 准备多目标跟踪数据集MOT17 ，下载地址位于（Https://motchallenge.net），放置于工程路径为：（examples/val_utils/data/MOT17）
- 根据不用的行人跟踪算法实现行人跟踪实验
- 根据实验效果微调行人跟踪算法模型参数
- 实现离线视频的行人跟踪
**4、实验关键点**
------
- 下载数据集放置于指定的文件夹下
- 配置好算法所需的python虚拟环境
- 掌握行人跟踪所需的算法基础
- 具备一定的代码能力，解决实际问题
**5、实验效果图**
------
行人跟踪效果截图：
<center>图 1</center>
行人跟踪视频效果：
目标跟踪
**6、实验步骤**
------
- 6.1 准备数据集，下载多目标跟踪数据集MOT17 ，下载地址位于（Https://motchallenge.net），将数据集放置于（examples/val_utils/data/MOT17）路径，如下图所示：
<center>图 1</center>
- 6.2 实现行人跟踪方法对视频的实时检测，运行一下命令进入yolo_tracking_main\examples：
```shell
cd /home/zkpk/experiment/yolo_tracking_main/examples
```
运行python的track.py脚本，命令如下：
```shell
python --yolo-model weights/yolov8n --tracking-method deepocsort ----reid-model weights/lmbn_n_cuhk03_d.pt --source testvideo.mp4 --conf 0.3 --iou 0.5
botsort
strongsort
ocsort
bytetrack
```
分别对应5种不同的目标跟踪模型，实现对行人目标的跟踪
运行日志如下：
```
Successfully loaded imagenet pretrained weights from "weights\osnet_x1_0_imagenet.pth"
video 1/1 (1/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 63.4ms
video 1/1 (2/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (3/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (4/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (5/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (6/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (7/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (8/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (9/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (10/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (11/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (12/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 9.0ms
video 1/1 (13/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (14/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (15/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (16/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (17/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 9.0ms
video 1/1 (18/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (19/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (20/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (21/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (22/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (23/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (24/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 15.0ms
video 1/1 (25/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (26/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (27/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (28/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (29/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 4 persons, 13.0ms
video 1/1 (30/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 4 persons, 13.0ms
video 1/1 (31/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (32/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
```
6.3 根据上一步骤6.3 行人跟踪的效果，假如不理想可以使用MOT17数据集微调模型参数(在配置好数据集的情况才可以微调)，运行一下命令：
``` shell
python --yolo-model weights/yolov8n.pt --tracking-method deepocsort --benchmark MOT17 --conf 0.45
```
微调参数过程日志如下：
```
2023-11-17 17:34:48.482 | INFO | val:eval:204 - Staring evaluation process on E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1
2023-11-17 17:34:48.560 | INFO | val:eval:204 - Staring evaluation process on E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1
2023-11-17 17:35:00.221 | SUCCESS | boxmot.appearance.reid_model_factory:load_pretrained_weights:207 - Successfully loaded pretrained weights from "E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\weights\osnet_x0_25_msmt17.pt"
2023-11-17 17:35:00.221 | WARNING | boxmot.appearance.reid_model_factory:load_pretrained_weights:211 - The following layers are discarded due to unmatched keys or layer size: ('classifier.weight', 'classifier.bias')
2023-11-17 17:35:00.228 | SUCCESS | boxmot.appearance.reid_model_factory:load_pretrained_weights:207 - Successfully loaded pretrained weights from "E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\weights\osnet_x0_25_msmt17.pt"
2023-11-17 17:35:00.228 | WARNING | boxmot.appearance.reid_model_factory:load_pretrained_weights:211 - The following layers are discarded due to unmatched keys or layer size: ('classifier.weight', 'classifier.bias')
image 1/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000001.jpg: 736x1280 11 persons, 610.4ms
image 1/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000001.jpg: 736x1280 25 persons, 652.3ms
image 2/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000002.jpg: 736x1280 9 persons, 442.2ms
image 2/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000002.jpg: 736x1280 22 persons, 454.5ms
image 3/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000003.jpg: 736x1280 9 persons, 370.0ms
image 3/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000003.jpg: 736x1280 24 persons, 450.9ms
image 4/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000004.jpg: 736x1280 9 persons, 460.8ms
image 4/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000004.jpg: 736x1280 23 persons, 385.0ms
image 5/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000005.jpg: 736x1280 10 persons, 460.4ms
image 5/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000005.jpg: 736x1280 22 persons, 399.6ms
image 6/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000006.jpg: 736x1280 10 persons, 443.0ms
image 7/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000007.jpg: 736x1280 10 persons, 460.8ms
image 6/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000006.jpg: 736x1280 22 persons, 429.7ms
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image 7/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000007.jpg: 736x1280 24 persons, 448.3ms
image 9/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000009.jpg: 736x1280 10 persons, 386.9ms
image 8/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000008.jpg: 736x1280 23 persons, 476.7ms
image 10/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000010.jpg: 736x1280 11 persons, 869.1ms
image 9/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000009.jpg: 736x1280 23 persons, 453.9ms
image 11/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000011.jpg: 736x1280 11 persons, 460.8ms
image 10/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000010.jpg: 736x1280 23 persons, 428.2ms
image 12/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000012.jpg: 736x1280 9 persons, 439.9ms
image 11/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000011.jpg: 736x1280 19 persons, 470.3ms
image 13/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000013.jpg: 736x1280 10 persons, 440.8ms
image 12/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000012.jpg: 736x1280 19 persons, 460.8ms
image 14/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000014.jpg: 736x1280 9 persons, 434.2ms
image 13/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000013.jpg: 736x1280 20 persons, 439.0ms
image 15/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000015.jpg: 736x1280 8 persons, 384.9ms
image 14/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000014.jpg: 736x1280 20 persons, 440.8ms
image 16/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000016.jpg: 736x1280 8 persons, 462.8ms
image 15/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000015.jpg: 736x1280 20 persons, 451.8ms
image 17/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000017.jpg: 736x1280 8 persons, 470.7ms
image 16/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000016.jpg: 736x1280 22 persons, 486.0ms
image 18/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000018.jpg: 736x1280 7 persons, 410.9ms
image 17/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000017.jpg: 736x1280 23 persons, 425.9ms
image 19/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000019.jpg: 736x1280 7 persons, 380.0ms
image 20/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000020.jpg: 736x1280 8 persons, 436.8ms
image 18/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000018.jpg: 736x1280 23 persons, 447.8ms
image 21/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000021.jpg: 736x1280 8 persons, 476.0ms
image 19/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000019.jpg: 736x1280 21 persons, 518.6ms
image 22/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000022.jpg: 736x1280 8 persons, 360.0ms
image 20/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000020.jpg: 736x1280 22 persons, 388.6ms
image 23/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000023.jpg: 736x1280 9 persons, 391.0ms
image 21/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000021.jpg: 736x1280 22 persons, 416.9ms
image 24/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000024.jpg: 736x1280 9 persons, 458.8ms
image 22/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000022.jpg: 736x1280 22 persons, 404.7ms
image 25/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000025.jpg: 736x1280 9 persons, 443.9ms
```
**7、思考题**
------
- 考虑在行人跟踪中，模型算法还有哪些改进点
- 思考怎么将跟踪算法模型应用到手部动作跟踪中
- 思考如何调节模型参数和训练参数提升模型的效果指标
**8、 实验报告**
------
请按照实验报告的格式要求撰写实验报告。
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OpenCV视频I/O(1）视频采集类VideoCapture介绍
操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C11 算法描述 用于从视频文件、图像序列或摄像头捕获视频的类。 该类提供了用于从摄像头捕获视频或读取视频文件和图像序列的 C API。 以下是该类的使用方法&a…...
CVE-2024-46103
前言 CVE-2024-46103 SEMCMS的sql漏洞。 漏洞简介 SEMCMS v4.8中，SEMCMS_Images.php的search参数，以及SEMCMS_Products.php的search参数，存在sql注入漏洞。 （这个之前就有两个sql的cve，这次属于是捡漏了Ƕ…...
三，MyBatis-Plus 的各种查询的“超详细说明”，比如(等值查询，范围查询，模糊查询...)
三，MyBatis-Plus 的各种查询的“超详细说明”，比如(等值查询，范围查询，模糊查询…) 文章目录 三，MyBatis-Plus 的各种查询的“超详细说明”，比如(等值查询，范围查询，模糊查询...)1. …...
Linux 冯诺依曼体系结构与操作系统概念
目录 0.前言 1. 冯诺依曼体系结构概述 1.1 输入单元 1.2 中央处理单元（CPU） 1.3 输出单元 2. 冯诺依曼体系结构的关键特性 2.1 所有数据流向内存 2.2 数据流动示例：QQ聊天过程 3. 操作系统 3.1 概念 3.2 设计操作系统的目的 3.3 操作系统的“…...
UE4中 -skipbuild -nocompile 有什么区别
在项目开发中，我看到了在调用 Engine\\Build\\BatchFiles\\RunUAT.bat 相关的命令行中，有 -skipbuild、 -nocompile 两个很像的参数，于是想探究一下它们的区别与含义。 -skipbuild 参数 到底有没有 -skipbuild 这个参数？根据 http…...
Docker 离线安装指南
参考文章 1、确认操作系统类型及内核版本 Docker依赖于Linux内核的一些特性，不同版本的Docker对内核版本有不同要求。例如，Docker 17.06及之后的版本通常需要Linux内核3.10及以上版本，Docker17.09及更高版本对应Linux内核4.9.x及更高版本。…...
多模态2025：技术路线“神仙打架”，视频生成冲上云霄
文｜魏琳华 编｜王一粟 一场大会，聚集了中国多模态大模型的“半壁江山”。 智源大会2025为期两天的论坛中，汇集了学界、创业公司和大厂等三方的热门选手，关于多模态的集中讨论达到了前所未有的热度。其中，…...
Appium+python自动化（十六）- ADB命令
简介 Android 调试桥(adb)是多种用途的工具，该工具可以帮助你你管理设备或模拟器 的状态。 adb ( Android Debug Bridge)是一个通用命令行工具，其允许您与模拟器实例或连接的 Android 设备进行通信。它可为各种设备操作提供便利，如安装和调试…...
《用户共鸣指数（E）驱动品牌大模型种草：如何抢占大模型搜索结果情感高地》
在注意力分散、内容高度同质化的时代，情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现，消费者对内容的“有感”程度，正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中࿰…...
【Go】3、Go语言进阶与依赖管理
前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课，做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程，它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道，并基于CSP（Communicating Sequential Processes࿰…...
Java 加密常用的各种算法及其选择
在数字化时代，数据安全至关重要，Java 作为广泛应用的编程语言，提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景，有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。 一、对称加密算法…...
vue3 定时器-定义全局方法 vue+ts
1.创建ts文件 路径：src/utils/timer.ts 完整代码： import { onUnmounted } from vuetype TimerCallback (...args: any[]) > voidexport function useGlobalTimer() {const timers: Map<number, NodeJS.Timeout> new Map()// 创建定时器con…...
解决本地部署 SmolVLM2 大语言模型运行 flash-attn 报错
出现的问题 安装 flash-attn 会一直卡在 build 那一步或者运行报错 解决办法 是因为你安装的 flash-attn 版本没有对应上，所以报错，到 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases 下载对应版本，cu、torch、cp 的版本一定要对…...
用docker来安装部署freeswitch记录
今天刚才测试一个callcenter的项目，所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...
短视频矩阵系统文案创作功能开发实践，定制化开发
在短视频行业迅猛发展的当下，企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果，纷纷采用短视频矩阵运营策略，同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而，频繁的文案创作需求让运营者疲于应对，如何高效产出高质量文案成…...