SiamMask目标跟踪算法项目环境配置记录

一、SiamMask

2019目标跟踪算法新高度，记录一下环境配置过程，感谢大神的代码开源。Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach ，论文地址【Paper】

二、运行环境配置

原运行环境是在Ubuntu 16.04, Python 3.6, Pytorch 0.4.1, CUDA 9.2, RTX 2080 GPUs上运行的，实测的时候我的环境是Ubuntu 16.04, Python 3.7, Pytorch 0.4.1, i7的CPU

1、下载项目

git clone https://github.com/foolwood/SiamMask.git && cd SiamMask
export SiamMask=$PWD

2、设置环境

conda create -n SiamMask python=3.7
source activate SiamMask
pip install -r requirements.txt
bash make.sh

附：一般安装的ubantu会有两个版本的python，python2和python3，而默认的python2的版本，如何切换版本参考链接【参考链接】，以及一个可能出现的问题链接【解决链接】

3、下载模型

cd $SiamMask/experiments/siammask_sharp
wget http://www.robots.ox.ac.uk/~qwang/SiamMask_VOT.pth
wget http://www.robots.ox.ac.uk/~qwang/SiamMask_DAVIS.pth

4、运行测试demo

cd $SiamMask/experiments/siammask_sharp
export PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH
python ../../tools/demo.py --resume SiamMask_DAVIS.pth --config config_davis.json

假如出现这样的报错：File "../../tools/demo.py", line 7, in from tools.test import * ModuleNotFoundError: No module named 'tools'

参考作者自己给出的答案修改：链接地址

5、demo展示

假如需要修改其它视频数据进行测试，只需要更改tools文件夹下的demo.py的路径即可。