SiamMask跑代码从⼊门到放弃
⽂章⽬录
关于SiamMask的论⽂，代码实现，讲解，随便⼀⾕歌就有很多资料。我只记录我运⾏代码遇到的问题，流程按照git上的Contents Environment Setup
This code has been tested on Ubuntu 16.04, Python 3.6, Pytorch 0.4.1, CUDA 10.1, GTX TIT GPUs
建议在下载代码跑代码之前或者跑代码之中把git上的issues 浏览以下
git clone github/foolwood/SiamMask.git && cd SiamMask #下载代码并进⼊代码
export SiamMask=$PWD #导⼊代码路径可以⽤echo $SiamMask查看是否是代码的路径
conda create -n siammask python=3.6
source activate siammask
pip install - #先按照给定的版本安装需要的包，后⾯会有修改（如果遇到和我⼀样的问题的话）
bash make.sh # 编译region.pyx 并⽤Cython加速 python setup.py build_ext --inplace
#在utils/pyvotkit/和utils/pysot/utils/下分别⽣成相应的cpython-36m-x86——64-linux-gnu.so和c_region.pxd
#如下图
export PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH 再次将此项⽬的路径添加到PYTHONPATH 可以⽤echo $PYTHONPATH查看是否添加成功
Demo
#进⼊相应的路径并下载测试模型
cd $SiamMask/experiments/siammask_sharp
wget ac.uk/~qwang/SiamMask_VOT.pth
wget ac.uk/~qwang/SiamMask_DAVIS.pth
export PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH #将siammask_sharp的路径添加到PYTHONPATH
python ../../tools/demo.py --resume SiamMask_DAVIS.pth --config config_davis.json
当运⾏demo的时候，有的⼈会出现no module named tools or other
但是你只要 follow git步骤 export正确的路径就不会出现no module的情况
我运⾏demo遇到的问题是cannot connect to X server ，如下：
我的解决⽅案是：
因为我有X11，⾸先⽤命令查看⼀下：echo $DISPLAY(DISPLAY=DISPLAY⽤来设置将图形显⽰到何处)
然后 export export DISPLAY=localhost:11.0（localhost:11.0是上⾯echo $DISPLAY的结果），然后就可以显⽰，并且画矩形框了。
开始的时候也⾛了⼀段弯路，进⼊root环境，sudo xhost +，不管⽤
ubuntu使用入门教程然后各种export export DISPLAY=:0.0 / 0.1等，不对
下⾯是⽣成的anchor：
Test
#现在测试数据集
cd $SiamMask/data
sudo apt-get install jq
bash get_test_data.sh #⽣成VOT2016、VOT2018、VOT2019、DAVIS数据集和相应的json⽂件（/data）
#下载测试模型，之前下过的就不需要下载了
cd $SiamMask/experiments/siammask_sharp
wget ac.uk/~qwang/SiamMask_VOT.pth
wget ac.uk/~qwang/SiamMask_VOT_LD.pth（只需要下载这个）
#-LD means training with large dataset (ytb-bb+ytb-vos+vid+coco+det)
wget ac.uk/~qwang/SiamMask_DAVIS.pth
#在VOT数据集进⾏验证#（使⽤不同的预训练模型在/experiments/siammask_sharp/test/ 下⽣成相应的txt结果⽂件（8个点如图）bash test_mask_refine.sh config_vot.json SiamMask_VOT.pth VOT2016 0
bash test_mask_refine.sh config_vot.json SiamMask_VOT.pth VOT2018 0
bash test_mask_refine.sh config_vot.json SiamMask_VOT.pth VOT2019 0
bash test_mask_refine.sh config_vot18.json SiamMask_VOT_LD.pth VOT2016 0
bash test_mask_refine.sh config_vot18.json SiamMask_VOT_LD.pth VOT2018 0
# 进⾏测试（得到EAO Accuracy Robustness ）
python ../../tools /eval .py --dataset VOT2016 --tracker_prefix C --result_dir ./test /VOT2016
python ../../tools /eval .py --dataset VOT2018 --tracker_prefix C --result_dir ./test /VOT2018
python ../../tools /eval .py --dataset VOT2019 --tracker_prefix C --result_dir ./test /VOT2019遇到如下问题：（查了⼀下这个问题在git的issue没有，其他⼈也没有遇到过，坑了很久）
@jit。。。。⼀看是环境配置的问题（具体来说是加速环境问题），开始把python3.6升级到3.7，相应的numpy 和torch 版本要变，可是还是报错。之后重新把3.7环境删除⼜换成3.6的环境，先升级了numba= =0.49.1，也不⾏，最终解决问题的⽅法是：pip install -U llvmlite==0.32.1 （0.33.0rc1）
之后⼜遇到如下问题：
最后的测试结果为：
版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。
发表评论