多目标跟踪论文的代码量有点多,而且代码风格不一,加载网络的config还各种各样,光复现模型都费老大劲,更别说还有跟踪的部分(transtrack的跟踪倒简单点)。
现在我顶多做个图,然后核心部分加个注释,自个电脑跑个mot17的测试集都得半小时,从头到尾训练复现得猴年马月了。
大伙有没有好的方法分享一下。
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多目标跟踪代码复现求方法
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- IT_service_mesh 2023-03-25 03:49关注
参考GPT和自己的思路:复现多目标跟踪论文的代码确实需要耗费一定时间和精力,特别是代码风格不一的情况下更是如此。以下是一些可能有用的方法和建议:
阅读论文和代码,理解算法原理和流程,尽可能地熟悉代码结构和模块。
可以尝试使用已经被广泛应用的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow等来实现模型和算法,这样可以极大地缩短开发时间,同时也方便调试和优化。
尝试使用已经开发好的开源库或工具包,如Detectron2、MOTChallenge等等。
在GitHub等平台上搜索相关的代码和项目,找到完整的代码库可以节省不少时间和精力。
可以通过参加比赛、论文分享会、线上讨论等方式结交其他研究者,可以获得更多的信息和思路,也可以相互帮助解决问题。
最后,不要灰心丧气,坚持不懈地尝试和摸索,相信终究能够找到复现算法的最佳方法。
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