代码地址:https://github.com/researchmm/Stark
论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.17154
conda create -n stark python=3.6
conda activate stark
bash install_pytorch17.sh
python tracking/create_default_local_file.py --workspace_dir . --data_dir ./data --save_dir .
lib/test/evaluation/local.py
文件,设置数据集路径${STARK_ROOT}
-- checkpoints
-- train
-- stark_s
-- baseline
STARKS_ep0500.pth.tar
-- baseline_got10k_only
STARKS_ep0500.pth.tar
-- stark_st2
-- baseline
STARKST_ep0050.pth.tar
-- baseline_got10k_only
STARKST_ep0050.pth.tar
-- baseline_R101
STARKST_ep0050.pth.tar
-- baseline_R101_got10k_only
STARKST_ep0050.pth.tar
作者一共给了两个版本,四个模型:
百度云下载链接:https://pan.baidu.com/s/1gIbGAejusJ_aaD82Pd1rrQ
提取码:0krk
运行stark_st2/baseline/STARKST_ep0050.pth.tar
对应的是STARK-ST50,运行指令python tracking/test.py stark_st baseline --dataset trackingnet --threads 0
另一个版本是stark_st2/baseline_R101/STARKST_ep0050.pth.tar
,对应论文的STARK-ST101,运行指令python tracking/test.py stark_st baseline_R101 --dataset trackingnet --threads 0
STARK-ST101速度还行,1080Ti上13帧/s。
STARK-ST50速度稍微快一点,18帧/s。
修改数据集路径:lib/train/admin/local.py
作者默认的四个训练集是['LASOT', 'GOT10K_vottrain', 'COCO17', 'TRACKINGNET']
如果要修改数据集,修改cfg文件'Stark-main/experiments/stark_st1/baseline_R101.yaml'
进行修改:
Stark的训练主要有两个阶段,根据原文的描述,第一阶段stark_st1主要是用于定位精度(角点预测),第二阶段stark_st2用于提升stark的分类能力(鉴别能力)。
单卡训练指令: python tracking/train.py --script stark_st1 --config baseline_R101 --save_dir . --mode single
第一阶段训练500epochs,之后再进行第二阶段的50epochs训练python tracking/train.py --script stark_st2 --config baseline_R101 --save_dir . --mode single --script_prv stark_st1 --config_prv baseline_R101
第一阶段训练结束如下:
第二阶段训练:(注意要把测试时,保存在checkpoints/train/stark_st2/baseline_R101/
底下的权重文件换一个位置保存,不然会直接读取,导致网络错误,无法训练,正常开启训练如下)
训练时间特别久,单张1080Ti断断续续感觉得花十天时间。建议有条件的多卡一起训练。