配置GlobalTrack到Anti-UAV（二）

1、下载预训练模型，并放到pretrained_model中

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2、以数据集OTB2015进行测试

打开tools/test_global_track.py

更改ckp_file为预训练模型所在路径

更改evaluators，关闭不需要的数据集，给需要的数据集添加路径

在import _init_paths前加入import sys和sys.path.append('/data/users/GlobalTrack-master/')

 

运行python tools/test_global_track.py，注意这里不能cd进入tools运行，会报路径的错误

可能会报错：ImportError: cannot import name 'get_dist_info' from 'mmcv.runner.utils'

根据报错信息打开_submodules/mmdetection/mmdet/datasets/loader/sampler.py

将原始的 from mmcv.runner.utils import get_dist_info改为from mmcv.runner import get_dist_info

再次运行

可能会报错：ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv.cnn.weight_init'

这是因为mmcv和mmdetection版本不匹配，将mmcv降低至0.4.3

3、测试结果的评估

test结果存放在results/'dataset_name'/'tracker_name'中

‘dataset_name’：

'tracker_name'：GlobalTrack+‘name_suffix’

会在reports内生成对应的评价指标文件performance.jeson

4、训练模型，以coco数据集单卡训练

根据readme下载预训练模型，例如存在initial_weights中

打开tools/train_qg_rcnn.py，与test相同在import _init_paths前加sys

打开datasets/wrappers.py，这里不使用默认路径，因此需要在被用到的数据集后路径，以coco为例：

运行CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python tools/train_qg_rcnn.py --config configs/qg_rcnn_r50_fpn.py --load_from initial_weights/qg_rcnn_r50_fpn_2x_20181010-443129e1.pth --base_dataset "coco_train" --gpus 1

运行正常，未完全训练