STARK & STARK_LT 复现（2021）

提示：有关 VOT 数据集如何下载请参考这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_40750972/article/details/124057012?spm=1001.2014.3001.5501

一、STARK

github 主页：https://github.com/researchmm/Stark

1. 环境搭建

• OS: Ubuntu18.04 LTS
• CUDA: 11.1
• TORCH: 1.8.1

创建一个新的虚拟环境：

conda create -n stark python=3.8

注意：这里首先只创建一个最基础的环境，以后差什么包，自己写在 requirements.txt 文件里面，然后通过 pip install -r requirements.txt 安装缺少的包即可，最好不要使用官方提供的 requirements.txt 或者 environment.yml 部署工具来安装！！！因为里面包含了一些和硬件相关的信息，直接进行安装的话会出现各种错误，这也是长期以来踩坑的一个小小总结。

这里要说明一下，安装 TORCH 的时候，需要根据自己的机器来确定安装的版本，具体要和 nvcc -V 显示的 CUDA TOOLKIT 版本一致，

对应到 PyTorch 官网下载时，不要选择下载最新的 TORCH，本文选择的是 1.8.1 版本，在这个页面进行下载：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

注意：下载的时候如果在官方提供的下载命令中，没有找到自己对应的 CUDA 版本的安装命令，可以使用后面的 PIP 来进行安装！

由于 TORCH 1.8.1 没有提供 CUDA 下载，如果直接使用 conda install 安装的话，默认安装的是 CPU 版本，因此后面 import torch 就会报错！这里选择使用 PIP 来进行下载。

# CUDA 11.1
pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# CUDA 10.2
pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# CUDA 10.1
pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里我们选择与自己机器 CUDA 版本匹配进行下载。

再次强调下：不是 nvidia-smi 而是 nvcc -V 中的 CUDA 版本！！！因为后者对应着 RUN TIME 版本，运行的时候，实际调用的是这个！一般前者的版本一般都比后者高，后者只要不高于前者的版本即可。

这里再啰嗦一句，使用 CONDA 与 PIP 的区别：两者管理扩展包的方式不一样。

• conda install 默认安装包的位置在 anaconda3/pkgs/ 里面，只要这里面有现成的扩展包，就首先引用 （复制）这里的扩展包，不用重复下载。
• pip install 默认的安装位置是 anaconda3/envs/虚拟环境名字/pkgs/，它的管理范围只局限在当前的虚拟环境，不能跨越不同的环境，所以就算其他虚拟环境中有已经安装好的扩展包，每次安装的的时候，都会重新下载。管理的范围更小，更加独立。

以上是查阅资料后的个人理解，如果有不当的地方，望指正，谢谢！

安装好 PyTorch 之后，接下来有两种方法安装相应的扩展包，作者一般都会提供，一般有三种方法。

1.1 使用 shell 命令直接进行安装

由于 STARK 的作者提供的是 shell 脚本来进行安装扩展包的，因此相对来说还是比较方便。但还是需要查看里面的安装命令，看里面的某些命令是否和硬件环境相关，如果有，更改为和自己硬件匹配的安装命令（主要是版本的修改，比如说 PyTorch 的 CUDA 版本）。

echo "****************** Installing pytorch ******************"
conda install -y pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

echo "****************** Installing thop tool for FLOPs and Params computing ******************"
pip install --upgrade git+https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter.git

pip install onnx onnxruntime-gpu==1.6.0

以上就是从作者提供的脚本中发现的存在 BUG 隐患的地方，就拿第一条来说，这里就是一个大坑，第二条也是，把安装的 torch 更新到了最新版本，好气！最后一条还好，不需要修改，将以上中的前两条删除，然后运行这个安装脚本就可以（可以使用 source 或者 bash，这里不再解释这两个命令的区别，感兴趣的自行 GOOGLE）。

source install_pytorch17.sh

# or
bash install_pytorch17.sh

1.2 使用 requirements.txt 安装（推荐）

思路：把作者提供的各种下载包复制到 requirements.txt 文件里面。

requirements.txt 官方文档：https://pip.pypa.io/en/stable/reference/requirements-file-format/

Step1. 找到需要 pip install 的包

(stark) xxx@xxx:~/username/proj/stark$ grep "install*" install_pytorch17.sh 
conda install -y pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
pip install PyYAML
pip install easydict
pip install cython
pip install opencv-python
pip install pandas
conda install -y tqdm
pip install pycocotools
apt-get install libturbojpeg
pip install jpeg4py
pip install tb-nightly
pip install tikzplotlib
pip install --upgrade git+https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter.git
pip install colorama
pip install lmdb
pip install scipy
pip install visdom
pip install git+https://github.com/votchallenge/vot-toolkit-python
pip install onnx onnxruntime-gpu==1.6.0
pip install timm==0.3.2
(stark) xxx@xxx:~/username/proj/stark$ 

这里作者使用的是 shell 脚本批量安装的命令，因此没有绑定一大堆的版本信息，这里还是比较方便的，把这里得到的所有安装包信息复制到 VSCode 里面，然后使用 VSCode 的查找替换功能删除指定的版本信息。

注意：由于这里演示的是使用 requirements.txt 部署安装（PIP 对应的部署管理工具，我之前写过一篇相关的博客，感兴趣的可以去看：使用配置文件创建conda环境），因此需要将里面和 pip install 安装无关的都删除，虽然比较麻烦，但是安装管理是分开的，不会很混乱，不容易出错！

由于 shell 脚本中还有使用 apt 安装到系统中的扩展包，只需要找到，然后单独执行即可。

sudo apt-get install libturbojpeg

Step2. 使用 requirements.txt 安装部署

修改后的 requirements.txt 内容为：

torch==1.8.1+cu111  ## 注意这里修改为自己机器适应的 CUDA 版本！！！
torchvision==0.9.1+cu111  ## 注意这里修改为自己机器适应的 CUDA 版本！！！
torchaudio==0.8.1
-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
PyYAML
easydict
cython
opencv-python
pandas
tqdm
pycocotools
jpeg4py
tb-nightly
tikzplotlib
colorama
lmdb
scipy
visdom
git+https://github.com/votchallenge/vot-toolkit-python
onnx
onnxruntime-gpu==1.6.0
timm==0.3.2
black
yacs
ipython

然后执行（当然是在激活的 stark 虚拟环境里面）：

pip install -r requirements.txt

完成安装。这里有一个小技巧，如果你已经有了 requirements.txt 文件，那么可以直接使用下面的命令创建新的环境：

conda create -n env_name --file requirements.txt

1.3 使用 environment.yml 安装（不推荐，因为只要某一个包没下载成功，后面所有的都不会下载，而该环境已经创建）

environment.yml 官方说明文档：https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html?highlight=environment.yml

直接看官方文档就可以了，个人基本没有用到该工具。简单地给个官方的示例：

name: stats2
channels:
  - javascript
  - nodefaults  # 禁用默认的下载源，使得这里配置的下载源生效，自己看情况使用
dependencies:
  - python=3.6   # or 2.7
  - bokeh=0.9.2
  - numpy=1.9.*
  - nodejs=0.10.*
  - flask
  - pip  # 安装 pip，不然后面无法执行 pip 命令，不然你都没安装怎么执行后面的操作
  - pip:
    - Flask-Testing

这里说下和 requirements.txt 的区别，前者使用 == 指定版本号，而后者的 dependencies （注意为什么要强调下这个，因为 pip 中也要使用 == 指定版本）使用 = 指定。

2. 修改创建数据集等文件路径的 Python 文件

方法1

按照官方给的说明文档（README.md）操作之前，需要更改下文件，更改之后就不用再手动修改创建的 local.py 文件了，方便很多。首先看看作者的说明：


create_default_local_file_ITP_train 函数中修改训练集相关路径：

EnvSettings_ITP 类初始化函数 __init__ 中修改路径（注意和 trainning 设置不一样！！！主要是调用方法不一样）：

方法2

根据官方提供的数据集目录树，通过创建软链接的方法，将其联系起来，到之后直接就可以访问到相应的数据，如果某些存放结果的目录需要修改，还是要按照 方法1 来操作。

创建软链接的方法示例。

ln -s /data/GOT-10k ${STARK_ROOT}/data/got10k  # 注意这里最后不要和注释里面的一样加一个/
# ln -s /data/GOT-10k/ ${STARK_ROOT}/data/got10k  # 这样会在原来的文件夹中创建一个新的文件 GOT-10k

## 如果创建错误，或者不需要了，直接使用下面的方法删除软链接就是
rm got10k

3. 下载预训练模型

用于测试的预训练模型，老规矩，根据官方提供的目录树创建好相应的目录。

然后把这些下载好的预训练模型放入到对应的文件夹中就可以了，这里提供下载好的预训练模型（阿里云盘） ，解压后直接放入到 STARK_ROOT 目录中就可以。

scp -r xxx@xxx:/home/xxx/checkpoints/stark/* .\Desktop\

这里只是个人记录下 scp 怎么从远程拷贝文件！！！

4. 运行和测试

首先运行：

python tracking/create_default_local_file.py --workspace_dir . --data_dir ./data --save_dir .

生成 local.py 文件（train & test 文件夹下分别生成）。

4.1 train

这里直接引用作者原句：

Training with multiple GPUs using DDP(多 GPU 训练).

# STARK-S50
python tracking/train.py --script stark_s --config baseline --save_dir . --mode multiple --nproc_per_node 8  # STARK-S50

# STARK-ST50
python tracking/train.py --script stark_st1 --config baseline --save_dir . --mode multiple --nproc_per_node 8 # STARK-ST50 Stage1
python tracking/train.py --script stark_st2 --config baseline --save_dir . --mode multiple --nproc_per_node 8 --script_prv stark_st1 --config_prv baseline  # STARK-ST50 Stage2

# STARK-ST101
python tracking/train.py --script stark_st1 --config baseline_R101 --save_dir . --mode multiple --nproc_per_node 8  # STARK-ST101 Stage1
python tracking/train.py --script stark_st2 --config baseline_R101 --save_dir . --mode multiple --nproc_per_node 8 --script_prv stark_st1 --config_prv baseline_R101  # STARK-ST101 Stage2

(Optionally) Debugging training with a single GPU

python tracking/train.py --script stark_s --config baseline --save_dir . --mode single

4.2 test

这部分暂时只测试了 GOT-10k，VOT 部分遇到了很多困难，后续更新…

Test and evaluate STARK on benchmarks.

• LaSOT

python tracking/test.py stark_st baseline --dataset lasot --threads 32
python tracking/analysis_results.py # need to modify tracker configs and names

• GOT10K-test

python tracking/test.py stark_st baseline_got10k_only --dataset got10k_test --threads 32
python lib/test/utils/transform_got10k.py --tracker_name stark_st --cfg_name baseline_got10k_only

运行效果：

• TrackingNet

python tracking/test.py stark_st baseline --dataset trackingnet --threads 32
python lib/test/utils/transform_trackingnet.py --tracker_name stark_st --cfg_name baseline

• VOT2020
  Before evaluating “STARK+AR” on VOT2020, please install some extra packages following external/AR/README.md

cd external/vot20/<workspace_dir>
export PYTHONPATH=<path to the stark project>:$PYTHONPATH
bash exp.sh

• VOT2020-LT

cd external/vot20_lt/<workspace_dir>
export PYTHONPATH=<path to the stark project>:$PYTHONPATH
bash exp.sh

二、问题记录

2.1 关于 VOT 测试运行记录

由于只能使用官方提供的工具包进行测试，整个过程遇到很多错误，这里特地记录下来。

首先是 trackers.ini 文件的修改：

[stark_st101]  ## tracker 的名称，后面执行命令时需要使用到
label = stark_st101  ## 这个目前不知道是什么意思
protocol = traxpython  ## 指定通信协议
command = stark_st101  ## paths 路径下必须有该模块文件，作为启动
paths = >/lib/test/vot20  ## 指定与 trax 通信的模块路径

修改 config.yaml 配置文件：

registry:
- ./trackers.ini
stack: vot2021

主要是修改 stack，对应哪个年份哪种数据集，名称可以在 vot-toolkit GitHub 仓库中的 vot/stack 中找到。

1. 有关 evaluate 时总是自动下载数据集的问题

推荐 VOT 数据集下载 toolkit 工具（虽然是个人写的，有点厚脸皮啦 hhh，主要是今天看后面推荐的那位大佬闭源了，需要 VIP 才能查看），其实也很简单，如果会爬虫的话：https://blog.csdn.net/qq_40750972/article/details/124057012?spm=1001.2014.3001.5501

Solution #1 （推荐使用）

在当前 workspace(即包含 config.yaml trackers.ini 的文件夹) 下创建一个软链接 sequences 指向对应的数据集即可。比如说：

ln -s /data/VOT2021 sequences

创建完之后大概是这样的：

Solution #2（不推荐使用，虽然有效，但是很麻烦）

修改 vot-toolkit 的源码。

find ~/anaconda3/envs/stark/ -name "vot"  ## 找到 vot 的安装目录

修改以下文件：

vim /home/guest/anaconda3/envs/stark/lib/python3.8/site-packages/vot/workspace/__init__.py +155

## 打开后，修改成如下，然后保存即可
155         #if not self.stack.dataset is None:
156             #Workspace.download_dataset(self.stack.dataset, dataset_directory)
157
158         # self._dataset = load_dataset(dataset_directory)
159         self._dataset = load_dataset("/data/VOT2021")  ## 这里是 VOT 数据集的路径

这是一种比较笨的方法，应该是可以通过其他方法解决的，不过目前这是最有效的方法，阅读源码有点费时间，看作者的注释可以猜到和 Workspace.load() 这个 staticmethod 有关。

这里附上一个大神写的手动下载 VOT 数据集的方法：https://blog.csdn.net/laizi_laizi/article/details/122492396

最好不要使用这个官方的工具集来下载，会出现各种问题，什么不能解压 .rar 文件错误（这里修改官方源码后，还是会报错），网络错误等等。

这里作者只提供了 zip 解压缩的方法，没有写 rar 文件（对应 annotation.rar）解压缩，因此文件格式不匹配发生异常，程序中断。至于为什么作者得到的文件是 rar 格式，这个不是很清楚。个人猜测和转换下载链接那里有关，将原始的下载链接转换为了从 GOOGLE DRIVE 链接。

2. evaluate 失败，提示找不到 lib 模块

数据集加载成功之后，在评估的时候出了问题，具体调用情况如下，如果没有看 vot-toolkit-python 源码，看不懂正常，这里只个人纪录下。

vot --- (vot-toolkit)__main__.py(main) --- cli.py(do_evaluate) --- do_evaluate(run_experient 到这里就出错了)

提示的错误是 TraxException，通过日志文件 log 的内容查看，提示是模块没有导入成功，控制台输出的错误提示如下。

vot.tracker.TrackerException: Unable to connect to tracker
Tracker output written to file: /home/xxx/xxx/proj/stark/external/vot20/stark_st101/logs/stark_st101_2022-04-14T10-42-04.069526.log
Evaluation interrupted by tracker error: ('Experiment interrupted', TrackerException(TraxException('Unable to connect to tracker')))

log 文件中的日志信息如下。

Traceback (most recent call last):
  File "/home/xxx/anaconda3/envs/stark/lib/python3.8/runpy.py", line 194, in _run_module_as_main
    return _run_code(code, main_globals, None,
  File "/home/xxx/anaconda3/envs/stark/lib/python3.8/runpy.py", line 87, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "/home/xxx/xxx/proj/stark/lib/test/vot20/stark_st101.py", line 1, in <module>
    from lib.test.vot20.stark_vot20 import run_vot_exp
ModuleNotFoundError: No module named 'lib'
Process not alive anymore, unable to retrieve return code

Solution #1

按照提示来操作，在提示出错的文件前加入：

import sys
sys.path.append("${STARK_ROOT}")

不过这种方法比较耗时耗力，会修改很多文件，不推荐。

Solution #2

修改 trackers.ini 配置文件。

[stark_st101]  ## tracker name
label = stark_st101
protocol = traxpython

## ini 文件中，";" 以及 "#" 都表示注释
; command = import pytracking.run_vot as run_vot; run_vot.run_vot('dimp', 'dimp50_vot18')  # 这只是一个示例，作为参考记录
; command = stark_st101  # 作者提供的原始命令，要修改成以下的命令
command = import lib.test.vot20.stark_st101 as stark_st101

## Specify a path to trax python wrapper if it is not visible (separate by ; if using multiple paths)
## 修改 paths，和 command 对应，使得 paths 匹配 command 中的路径
; paths = /home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/test/vot20
paths = /home/guest/XieBailian/proj/stark

## Additional environment paths: 尝试解决的过程，这种方式不起作用
; env_PATH = /home/guest/anaconda3/envs/stark/bin/python;${PATH}
; export PYTHONPATH=/home/guest/anaconda3/envs/stark/:$PYTHONPATH

参考链接：https://github.com/votchallenge/toolkit/issues/26

3. 以上第二步解决了 lib 模块等路径的问题后，再次运行，又出现了以下错误

vot.tracker.TrackerException: Unable to connect to tracker
Tracker output written to file: /home/xxx/xxx/proj/stark/external/vot20/stark_st101/logs/stark_st101_2022-04-14T09-59-45.809897.log
Evaluation interrupted by tracker error: ('Experiment interrupted', TrackerException(TraxException('Unable to connect to tracker')))

其实这个错误类型和第二步中的一样，但是 log 中的信息不一样了。

test config:  {'MODEL': {'HEAD_TYPE': 'CORNER', 'NLAYER_HEAD': 3, 'HIDDEN_DIM': 256, 'NUM_OBJECT_QUERIES': 1, 'POSITION_EMBEDDING': 'sine', 'PREDICT_MASK': False, 'BACKBONE': {'TYPE': 'resnet101', 'OUTPUT_LAYERS': ['layer3'], 'STRIDE': 16, 'DILATION': False}, 'TRANSFORMER': {'NHEADS': 8, 'DROPOUT': 0.1, 'DIM_FEEDFORWARD': 2048, 'ENC_LAYERS': 6, 'DEC_LAYERS': 6, 'PRE_NORM': False, 'DIVIDE_NORM': False}}, 'TRAIN': {'TRAIN_CLS': True, 'LR': 0.0001, 'WEIGHT_DECAY': 0.0001, 'EPOCH': 50, 'LR_DROP_EPOCH': 40, 'BATCH_SIZE': 16, 'NUM_WORKER': 8, 'OPTIMIZER': 'ADAMW', 'BACKBONE_MULTIPLIER': 0.1, 'GIOU_WEIGHT': 2.0, 'L1_WEIGHT': 5.0, 'DEEP_SUPERVISION': False, 'FREEZE_BACKBONE_BN': True, 'FREEZE_LAYERS': ['conv1', 'layer1'], 'PRINT_INTERVAL': 50, 'VAL_EPOCH_INTERVAL': 10, 'GRAD_CLIP_NORM': 0.1, 'SCHEDULER': {'TYPE': 'step', 'DECAY_RATE': 0.1}}, 'DATA': {'SAMPLER_MODE': 'trident_pro', 'MEAN': [0.485, 0.456, 0.406], 'STD': [0.229, 0.224, 0.225], 'MAX_SAMPLE_INTERVAL': [200], 'TRAIN': {'DATASETS_NAME': ['LASOT', 'GOT10K_vottrain', 'COCO17', 'TRACKINGNET'], 'DATASETS_RATIO': [1, 1, 1, 1], 'SAMPLE_PER_EPOCH': 60000}, 'VAL': {'DATASETS_NAME': ['GOT10K_votval'], 'DATASETS_RATIO': [1], 'SAMPLE_PER_EPOCH': 10000}, 'SEARCH': {'NUMBER': 1, 'SIZE': 320, 'FACTOR': 5.0, 'CENTER_JITTER': 4.5, 'SCALE_JITTER': 0.5}, 'TEMPLATE': {'NUMBER': 2, 'SIZE': 128, 'FACTOR': 2.0, 'CENTER_JITTER': 0, 'SCALE_JITTER': 0}}, 'TEST': {'TEMPLATE_FACTOR': 2.0, 'TEMPLATE_SIZE': 128, 'SEARCH_FACTOR': 5.0, 'SEARCH_SIZE': 320, 'EPOCH': 50, 'UPDATE_INTERVALS': {'LASOT': [200], 'GOT10K_TEST': [200], 'TRACKINGNET': [25], 'VOT20': [10], 'VOT20LT': [100]}}}
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth" to /home/xxx/.cache/torch/hub/checkpoints/resnet101-5d3b4d8f.pth

  0%|          | 0.00/170M [00:00<?, ?B/s]
  0%|          | 40.0k/170M [00:00<18:14, 163kB/s]
  0%|          | 88.0k/170M [00:00<11:29, 259kB/s]
  0%|          | 120k/170M [00:00<11:34, 257kB/s] 
  0%|          | 184k/170M [00:00<08:36, 346kB/s]
  0%|          | 264k/170M [00:00<06:17, 473kB/s]
  0%|          | 360k/170M [00:00<04:49, 617kB/s]
  0%|          | 488k/170M [00:00<03:38, 816kB/s]
  0%|          | 696k/170M [00:01<02:31, 1.18MB/s]
  1%|          | 952k/170M [00:01<01:51, 1.59MB/s]
  1%|          | 1.27M/170M [00:01<01:21, 2.18MB/s]
  1%|          | 1.76M/170M [00:01<00:58, 3.03MB/s]
  1%|Process not alive anymore, unable to retrieve return code

原因，下载 resnet101 预训练模型失败，解决方法，直接手动下载放到提示的文件夹中（根据以上日志文件中的 Downloading 得出的判断）：

wget https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth -P /home/xxx/.cache/torch/hub/checkpoints/

4. 关于 CUDA 的配置错误

以上修改之后，直接运行还是会报错。

test config:  {'MODEL': {'HEAD_TYPE': 'CORNER', 'NLAYER_HEAD': 3, 'HIDDEN_DIM': 256, 'NUM_OBJECT_QUERIES': 1, 'POSITION_EMBEDDING': 'sine', 'PREDICT_MASK': False, 'BACKBONE': {'TYPE': 'resnet101', 'OUTPUT_LAYERS': ['layer3'], 'STRIDE': 16, 'DILATION': False}, 'TRANSFORMER': {'NHEADS': 8, 'DROPOUT': 0.1, 'DIM_FEEDFORWARD': 2048, 'ENC_LAYERS': 6, 'DEC_LAYERS': 6, 'PRE_NORM': False, 'DIVIDE_NORM': False}}, 'TRAIN': {'TRAIN_CLS': True, 'LR': 0.0001, 'WEIGHT_DECAY': 0.0001, 'EPOCH': 50, 'LR_DROP_EPOCH': 40, 'BATCH_SIZE': 16, 'NUM_WORKER': 8, 'OPTIMIZER': 'ADAMW', 'BACKBONE_MULTIPLIER': 0.1, 'GIOU_WEIGHT': 2.0, 'L1_WEIGHT': 5.0, 'DEEP_SUPERVISION': False, 'FREEZE_BACKBONE_BN': True, 'FREEZE_LAYERS': ['conv1', 'layer1'], 'PRINT_INTERVAL': 50, 'VAL_EPOCH_INTERVAL': 10, 'GRAD_CLIP_NORM': 0.1, 'SCHEDULER': {'TYPE': 'step', 'DECAY_RATE': 0.1}}, 'DATA': {'SAMPLER_MODE': 'trident_pro', 'MEAN': [0.485, 0.456, 0.406], 'STD': [0.229, 0.224, 0.225], 'MAX_SAMPLE_INTERVAL': [200], 'TRAIN': {'DATASETS_NAME': ['LASOT', 'GOT10K_vottrain', 'COCO17', 'TRACKINGNET'], 'DATASETS_RATIO': [1, 1, 1, 1], 'SAMPLE_PER_EPOCH': 60000}, 'VAL': {'DATASETS_NAME': ['GOT10K_votval'], 'DATASETS_RATIO': [1], 'SAMPLE_PER_EPOCH': 10000}, 'SEARCH': {'NUMBER': 1, 'SIZE': 320, 'FACTOR': 5.0, 'CENTER_JITTER': 4.5, 'SCALE_JITTER': 0.5}, 'TEMPLATE': {'NUMBER': 2, 'SIZE': 128, 'FACTOR': 2.0, 'CENTER_JITTER': 0, 'SCALE_JITTER': 0}}, 'TEST': {'TEMPLATE_FACTOR': 2.0, 'TEMPLATE_SIZE': 128, 'SEARCH_FACTOR': 5.0, 'SEARCH_SIZE': 320, 'EPOCH': 50, 'UPDATE_INTERVALS': {'LASOT': [200], 'GOT10K_TEST': [200], 'TRACKINGNET': [25], 'VOT20': [10], 'VOT20LT': [100]}}}
head channel: 256
########################
torch.cuda.is_available: False
torch.cuda.device_count: 0
########################
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/test/vot20/stark_st101.py", line 5, in <module>
    run_vot_exp("stark_st", "baseline_R101", vis=True)
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/test/vot20/stark_vot20.py", line 67, in run_vot_exp
    tracker = stark_vot20(tracker_name=tracker_name, para_name=para_name)
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/test/vot20/stark_vot20.py", line 32, in __init__
    self.tracker = tracker_info.create_tracker(params)
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/test/evaluation/tracker.py", line 101, in create_tracker
    tracker = self.tracker_class(params, self.dataset_name)
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/test/tracker/stark_st.py", line 19, in __init__
    network = build_starkst(params.cfg)
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/models/stark/stark_st.py", line 65, in build_starkst
    box_head = build_box_head(cfg)
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/models/stark/head.py", line 441, in build_box_head
    corner_head = Corner_Predictor(
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/models/stark/head.py", line 83, in __init__
    self.indice.repeat((self.feat_sz, 1))
  File "/home/guest/anaconda3/envs/stark/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 170, in _lazy_init
    torch._C._cuda_init()
RuntimeError: No CUDA GPUs are available
Process not alive anymore, unable to retrieve return code

最前面输出的是配置文件 experiments/stark_st2/baseline_R101.yaml 里面的信息，关于 cuda 的打印输出为自己添加的调试输出，从最后的报错可以看到，没有检测到可用的 GPU，但是通过在终端中进行测试，完全没有问题。问题主要出现在这个文件里，入口处 lib/test/vot20/stark_st101.py。

这里修改为自己机器对应的数量，注意不是机器 GPU 的数量，比如说我用的服务器为一台，带有 3 张 GPU，那么这里就只能填写 0，而不是显卡的数量！！！对应的是机器的数量。个人猜测作者使用的是分布式训练，有 8 台机器，然后同时使用。（更正： 理解错误，应该是 GPU 对应的索引，从 0 开始，指定在哪一张 GPU 上进行测试！如果有多张，只需指定要使用的 GPU 的索引，比如这里我用第一张和第三张来跑，那么就可以这样改）

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0, 2"

修改之后的效果如下：

test config:  这里就不复制，太长了
head channel: 256
########################
torch.cuda.is_available: True
torch.cuda.device_count: 1
########################
Update interval is:  [10]
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/test/vot20/stark_st101.py", line 5, in <module>
    run_vot_exp("stark_st", "baseline_R101", vis=True)
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/test/vot20/stark_vot20.py", line 68, in run_vot_exp
    handle = vot.VOT("mask")
AttributeError: module 'vot' has no attribute 'VOT'
Process not alive anymore, unable to retrieve return code

可以看到，成功检测到了 GPU，但是只检测到了一张，这里不是很清楚……

参考链接1：https://blog.csdn.net/qq_42815385/article/details/88582035
参考链接2：https://www.cnblogs.com/ccorz/p/osenviron-xiang-jie.html

好了，又产生了新的 BUG，又是开心改 BUG 的一天。

5. 提示找不到 VOT

这个比较简单，作者写了一个 vot.py 模块，里面就有 VOT 这个类，但是由于已经安装了 vot-toolkit，应该是相冲突，优先调用的是后者里面的 vot.py 模块，这里截图验证下。（更正：不是这个原因，是由于没有将该模块所在的目录添加到 sys.path 中，而 Python 解释器就是从 sys.path 按照列表的顺序引入对应的包和模块，这里只是恰好 vot-toolkit 中有 vot.py 这个模块而已，如果没有，肯定会报错。如果按照之前的理解，是由于重名引起的，那么没有 vot-toolkit/vot.py 就不会报错，而事实上并不是这样）

按照更改里面的理解，可以有三种修改的方法。

Solution #1. 最开始的做法（有效）

首先，来到 lib/test/vot20/stark_vot20.py 目录下，找到 vot.VOT，然后查看 vot 定义：


而这里本来要实现的是，调用作者自己写的 lib/test/vot20/vot.py 里面的 VOT，以实现对应的功能。


解决方法很简单，只需要正确地引入 lib/test/vot20/vot.py 模块：修改 lib/test/vot20/stark_vot20.py

Solution #2. 将 vot.py 所在的目录添加进入 PYTHONPATH（经检验，无效）

Python 中模块的调用顺序：当前执行文件的工程目录–> Python 内置模块（已安装）–>第三方模块（anaconda3/envs/env_name/sites-packages 里面），官方说明：

参考链接1：Python模块调用顺序
参考链接2：https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/modules.html#the-module-search-path
参考链接3：https://www.jianshu.com/p/04701cb81e38
参考链接4：Python module & package

按照以上教程，可以输出 sys.path 进行验证，因此，也可以不用修改上述源码，通过将模块路径添加进 PYTHONPATH。

export PYTHONPATH=${STARK_ROOT}/lib/test/vot20

Solution #3. 将 vot.py 所在目录添加到 trackers.ini 文件的 paths 中（经检验，无效）

[stark_st101]  # 
label = stark_st101
protocol = traxpython
command = import lib.test.vot20.stark_st101 as stark_st101
# Specify a path to trax python wrapper if it is not visible (separate by ; if using multiple paths)
paths = /home/guest/XieBailian/proj/stark/;/home/guest/XieBailian/proj/stark/lib/test/vot20

按照生成的注释说明 Specify a path to trax python wrapper if it is not visible (separate by ; if using multiple paths，也可以验证这种做法也是有效的。

这里做个小小的总结：最开始的时候理解不到位，误打误撞就解决了，在 #1 中，我们修改的是 from lib.test.vot import VOT，这里使用了绝对路径，由于已经在 trackers.ini 中配置了 paths=/home/guest/XieBailian/proj/stark/，因此可以找到，所以这里的等效写法是：import lib.test.vot。

END

到此，基本上就结束了，成功运行的效果图如下。

终端查看显存实时占用情况：

watch -n 0.5 -t nvidia-smi

• 参考链接1：vot-toolkit-python 工具使用说明
• 参考链接2：官方提供的一个跟踪器 NCCPython，主要用于测试环境是否有问题。如果这个能够运行成功，而自己写的追踪器跑不起来，说明是内部代码的问题，逐步调试就可以
• 参考链接3：https://www.votchallenge.net/howto/tutorial_python.html VOT Challenge 官方说明文档
• 参考链接4：https://blog.csdn.net/weixin_40367515/article/details/123818030

三、STARK_LT

这个 github 暂时没有提供，只能通过 VOT Challenge 官网进行获取。
ST Trackers 获取链接：https://www.votchallenge.net/vot2021/trackers.html
STARK_LT 下载链接：http://data.votchallenge.net/vot2021/trackers/STARK_RT-code-2021-05-30T13_54_26.067770.zip

下载与训练模型：

• Download STARKST_ep0050.pth.tar and put it under checkpoints/train/stark_st2/baseline
• Download STARKST_ep0500.pth.tar and put it under checkpoints/train/stark_ref/baseline

注意：这里第二个 ep0500 链接失效，无法下载，而测试的时候默认使用的是这个预训练模型，因此需要将第一个改下名字，改成 ep0500 后，才可以进行测试。

由于是在 STARK 的基础上修改的，因此配置运行基本差不多，直接参考 STARK 的即可，只是需要注意的是。

Step #1. 修改数据集路径

1. 基本数据集路径修改

和 STARK 一样，这里不再赘述。直接看1.2修改创建数据集等文件路径的 Python 文件。

2. VOT 测试数据集路径修改

这部分也是一样的，只是修改下数据集的名字即可。对应到： （更正：以下不推荐使用了，和 STARK 操作相同，只需要在当前 workspace 创建一个软链接 sequences 指向我们的数据集的真实路径即可）

cd ${YOUR_WORKSPACE}
ln -s /data/VOT2021_LT sequences

• config.yaml 中的 stack
• ~/anaconda3/envs/stark/lib/python3.8/site-packages/vot/workspace/__init__.py 文件中数据集的修改，具体怎么修改，参考下面第三部分的操作。修改以下文件：

vim /home/guest/anaconda3/envs/stark/lib/python3.8/site-packages/vot/workspace/__init__.py +155

## 打开后，修改成如下，然后保存即可
155         #if not self.stack.dataset is None:
156             #Workspace.download_dataset(self.stack.dataset, dataset_directory)
157
158         # self._dataset = load_dataset(dataset_directory)
159         self._dataset = load_dataset("/data/VOT2020_LT")  ## 这里是 VOT 数据集的路径

这里的 VOT2020_LT 实际上是今年最新的 longterm tracking datasets，使用官方提供的 toolkits 下载时也是这个名字。

Step #2. 修改配置文件

1. config.yaml

同样，这里只需要修改下数据集的路径即可。

registry:
- ./trackers.ini
# stack: votlt2021
stack: vot2022/lt

注意：2022 年最新的格式不一样，配置文件单独写在了一个新的文件夹 vot2022 里面，否者会提示无法在 stack 中找到该配置文件，也就无法正确加载数据集！

2. trackers.ini

这里主要修改的就是一些路径信息。

[STARK_LT]  # 
label = STARK_LT
protocol = traxpython
command = lt_stark_st50_ref_baseline_R0
# Specify a path to trax python wrapper if it is not visible (separate by ; if using multiple paths)
paths = /home/guest/XieBailian/proj/stark_lt/lib/test/vot21

注意：command 表示要执行的 Python 脚本文件的名称（后面运行起来我们可以看到执行的命令，以及调用的一个过程，-c 参数表示按脚本的方式在命令行中执行，如果某些要运行的模块没有被正确加载到 sys.path 中，那么就会出错，提示以下的错误！）

/home/guest/anaconda3/envs/stark/bin/python: No module named lt_stark_st50_ref_baseline_R0
Process not alive anymore, unable to retrieve return code

Setp #3. 调试运行

修改以上配置文件之后，运行测试：

cd stark_st50_ref_baseline_R0
vot evaluate --workspace . STARK_LT

ERROR 运行错误，终端控制台输出的错误日志信息：

vot.tracker.TrackerException: Unable to connect to tracker
Tracker output written to file: /home/xxx/xxx/proj/stark_lt/stark_st50_ref_baseline_R0/logs/STARK_LT_2022-04-15T10-34-47.582308.log
Evaluation interrupted by tracker error: ('Experiment interrupted', TrackerException(TraxException('Unable to connect to tracker')))

注意：实际上所有的控制台错误日志基本上都是 TrackerException(TraxException('Unable to connect to tracker')))，所以调试的时候不必理会这个，只需要查看 .log 日志文件中的内容即可。

比如说，这次运行失败的日志文件内容为：

# 前面这些没什么用，太多了，直接截取后面核心部分
    from lib.utils.multitracker import AsscoiateTracker
  File "/home/xxx/xxx/proj/stark_lt/lib/test/vot21/../../../lib/utils/multitracker.py", line 7, in <module>
    from .matching import *
  File "/home/xxx/xxx/proj/stark_lt/lib/test/vot21/../../../lib/utils/matching.py", line 1, in <module>
    import lap
ModuleNotFoundError: No module named 'lap'
Process not alive anymore, unable to retrieve return code

到随后出错的文件 matching.py 里面查看，这里提示缺少 lap 和 cython_bbox 模块，直接 pip install lap cython_bbox 安装即可，然后再次运行，进行下一步调试。

提示：这里有一个小技巧，在 VSCode 中，如果环境变量等信息已经更改，VSCode 一般需要重新启动才能重新导入，但是还可以通过切换 Python 虚拟环境来使得环境生效，而不必重启！

再次调试，提示缺少 mmcv terminaltables，这里先替你们踩下坑，直接使用下面的命令将所有缺少的包一次安装完毕：

pip install lap cython_bbox mmcv terminaltables

安装完毕之后，再次调试运行，报以下错误：

# 内容太多，这里只粘贴部分，可以看到，是和 `GlobalTrack` 相关的
# 由于作者使用了 GlobalTrack，因此需要配置 GlobalTrack 环境
# 即 重新编译 mmdetection!!!
"/home/guest/XieBailian/proj/stark_lt/Global_Track/_submodules/mmdetection/mmdet/ops/dcn/__init__.py", line 1, in <module>
    from .deform_conv import (DeformConv, DeformConvPack, ModulatedDeformConv,
  File "/home/guest/XieBailian/proj/stark_lt/Global_Track/_submodules/mmdetection/mmdet/ops/dcn/deform_conv.py", line 10, in <module>
    from . import deform_conv_cuda
ImportError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory
Process not alive anymore, unable to retrieve return code

这里再次强调下，由于作者使用了 GlobalTrack，因此需要配置 GlobalTrack 环境，即重新编译 mmdetection!!!

Setp #4. 编译 mmdetection（GlobalTrack 运行环境）

GlobalTrack 官方：https://github.com/huanglianghua/GlobalTrack

按照教程，直接运行以下命令即可完成编译（然而事实上并不一定会这么顺利）。

好吧，那就按照官方的教程来走，有什么问题，解决就完事了！Let's go!

cd Global_Track/_submodules/mmdetection

python setup.py develop

emmm，好像和我预想的有点不一样，这次编译直接就成功了？！可以可以，应该是作者修改了 GlobalTrack 的源码，不然不会这么轻松，上一张编译成功的效果图！

以下是哪一步会报这个错误 No module named ‘mmcv.cnn.weight_init，具体记不得了，这里的问题主要是 mmcv 版本和 mmdetection 版本不匹配，解决方法是：

pip install mmcv==0.4.3

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/108011487 一步到位，非常感谢这个作者！

Step #5. 又回到了最初的地方，继续运行 VOT 进行调试

cd stark_st50_ref_baseline_R0

vot evaluate --workspace . STARK_LT

继续报错，提示缺少 shapely，

File "/home/xxx/xxx/proj/stark_lt/Global_Track/_submodules/neuron/neuron/ops/metrics.py", line 3, in <module>
    from shapely import geometry
ModuleNotFoundError: No module named 'shapely'
Process not alive anymore, unable to retrieve return code

安装就是了 pip install shapely。

后面还是一些关于缺少包的错误 pip install sklearn。

提示预训练模型不存在：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/guest/XieBailian/proj/stark_lt/checkpoints/train/stark_ref/baseline/STARKST_ep0500.pth.tar'
Process not alive anymore, unable to retrieve return code

本来只要根据作者提供的下载链接下载，放入到对应的文件夹中即可，然而链接失效了！没办法，只能将已有的 STARKST_ep0050.pth.tar 复制一份，重命名为 STARKST_ep0500.pth.tar，然后运行测试，成功！（如果运行不成功，请看 Step #6）

Step #6. 修改相关源代码

1. CUDA 相关

更正：以上注释有误！应该是指定机器哪些 GPU 可见，也就是使用哪些 GPU 来进行计算。

即修改要运行的脚本文件的以下内容：

# os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "7"
## 更改为
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0, 1, 2"

2. vot 模块引入

原以为这部分会出问题，但是和 STARK 不一样，不用修改引入的代码，只需要按照 Step #1 修改好配置文件即可运行成功！

看了控制台的输出后，大致懂了：

Running process: /home/guest/anaconda3/envs/stark/bin/python -m lt_stark_st50_ref_baseline_R0

而 STARK 的控制台输出的启动命令如下：

Running process: /home/guest/anaconda3/envs/stark/bin/python -c "import sys;sys.path.insert(0, '/home/guest/XieBailian/proj/stark'); import lib.test.vot20.stark_st101_lt as stark_st101_lt"
 stark_st101_lt/longt

应该就是这里的区别，以下是官方说明文档：

• When called with -c command, it executes the Python statement(s) given as command. Here command may contain multiple statements separated by newlines. Leading whitespace is significant in Python statements!
• When called with -m module-name, the given module is located on the Python module path and executed as a script.

参考链接：Python 命令行接口选项