用deep_sort跑mot16得到的motp很低怎么办?

Question

用deep_sort跑mot16得到的motp很低怎么办?deepsort重训练一般需要训练多少次呢？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

当您在使用deep_sort跑mot16得到的motp很低时，可以尝试改善检测器的性能、调整跟踪算法的参数以及使用更合适的训练数据集等方法来提高MOTA分数。关于deepsort重训练，一般而言，没有固定的训练次数来保证效果，但通常需要多次迭代来优化模型的表现。

MOTP值很低的解决措施：

1. 改善检测器的性能：根据参考资料，可以推测检测器的性能对MOTA分数有直接影响。如果检测器未能准确识别出场景中的目标，那么目标跟踪算法将无法对这些目标进行有效跟踪。因此，改进检测器的准确性是提高MOTA分数的首要步骤。您可以尝试改用性能更好的检测器，例如在参考资料中提到的POI检测器，或者使用其他基于深度学习的检测算法。

2. 调整跟踪算法的参数：跟踪算法的参数设置也会影响其性能。例如，调整检测结果的置信度阈值可以帮助过滤掉噪声和低概率的检测，而调整非极大抑制的阈值可以优化多个重叠检测框的处理。您可以通过调整这些参数来优化跟踪结果。

3. 使用更合适的训练数据集：如果可能的话，尝试使用更适合您应用场景的数据集来训练和评估您的跟踪系统。不同的数据集可能包含不同类型和难度的场景，选择与您的应用最相似的数据集可以提高算法的有效性。

4. 优化数据关联策略：DeepSORT算法利用目标外观信息和运动模型来进行数据关联。通过改进目标表示或运动预测模型，可以增强数据关联的准确性。此外，考虑场景中特定因素（如目标大小、速度）的定制关联策略也可能带来改进。

5. 应用高帧率视频：在处理低帧率视频时，目标运动在帧间的跳跃可能会对跟踪算法构成挑战。如果可能，应用高帧率视频或者使用帧插值技术，可以在连续帧之间生成更平滑的运动轨迹，有助于提高跟踪连续性和准确性。

关于评估与测试：

为综合评估deepsort的性能，您可以利用MOT challenge提供的数据集以及其他工具来进行一系列指标的计算和比较。比如使用TrackEval工具来计算HOTA和CLEAR metrics指标。此外，您也可以对比不同参数和设置下的性能差异，找到最优的组合。

deepsort重训练的次数：

关于deepsort重训练的次数，通常需要多次迭代来优化模型的表现。在参考资料中，提到使用Market1501数据集进行训练的一个实例中，经过一个小时的训练后，分类精度能够达到99%以上。然而，实际所需的训练次数会根据您的具体任务、数据集的大小和复杂性以及所采用的优化策略而有所不同。建议逐步增加训练次数，并在每个阶段评估模型性能，直到满足需求为止。

总之，当面临MOTP值偏低的问题时，应先检查检测器的性能并尝试改进，然后根据情况调整跟踪算法的参数，使用适当的训练数据集，并优化数据关联策略。同时，应用高帧率视频可能有所帮助。对于deepsort的重训练，没有固定的训练次数，而是通过逐步迭代和评估来优化模型表现。