复现经典目标跟踪算法ByteTrack之路：调通第一个demo

ByteTrack源论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.06864.pdf

ByteTrack开源代码地址：https://github.com/ifzhang/ByteTrack

本文在官方给出的配置指南编写，提供了许多避坑方式。

一、将代码clone到本地

可直接使用Git clone到本地

git clone https://github.com/ifzhang/ByteTrack.git
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也可以使用pycharm自带的方式直接将代码clone下来。

二、配置环境

写在前面：为了不引起各种版本不适配导致报错的坑，强烈建议不要按照官方给出的步骤，直接写

pip3 install -r requirements.txt
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可以按照下述步骤进行。

1、创建虚拟环境

打开anaconda prompt 输入

conda create -n 环境名 python=X.X
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此处python建议使用3.7及以上版本（高版本的pytorch已不再支持python3.6及以下版本）

为方便后续演示，给出我建立虚拟环境命令如下：

conda create -n byte_track python=3.7
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激活虚拟环境：

activate byte_track
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2、快速安装pytorch一家

如果使用官方给出的安装方式可能会出现如下两个问题：第一，安装速度过慢；第二，安装完成后，torch.cuda.is_available()为False。因此，给出如下安装步骤：

第一步：打开cmd，输入nvidia-smi

如图，我本机安装的是cuda11.6

第二步：打开链接https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 找到自己需要的版本

例如，我的环境为Windows，cuda版本为11.6，python版本为3.7。那就选择如图所示的版本的torch、torchvision和torchaudio。点击即可下载。

第三步，打开anaconda prompt

activate byte_track

cd 下载目录

pip install XXX.whl(XXX为torch文件名)

pip install XXX.whl(XXX为torchvision文件名)

pip install XXX.whl(XXX为torchaudio文件名)
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下载完成后，输入python激活python环境

输入如下代码

结果若为true，则安装成功

3、安装requirements.txt中的剩余包

由于已安装部分包，且有一些包已更新（当前时间：2022-09-18）先修改项目文件夹中requirements.txt如下

# TODO: Update with exact module version
numpy
opencv_python
loguru
scikit-image
tqdm
Pillow
thop
ninja
tabulate
tensorboard
lap
motmetrics
filterpy
h5py

# verified versions
onnx==1.8.1
onnxruntime-gpu
onnx-simplifier==0.3.5
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然后在anaconda prompt中cd到项目目录

输入

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
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4、python3 setup.py develop

先更改setup.py文件

with open("README.md", "r") as f:
修改为
with open("README.md", "r", encoding='utf-8') as f:
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cd到项目所在目录 输入python3 setup.py develop即可

5、安装pycocotools

先安装cpython

pip install cython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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下一步如使用官方给出的方式安装pycocotools可能会出现报错，可以根据如下方式安装

该部分参考https://blog.csdn.net/weixin_46961200/article/details/124344341

1）在https://github.com/pdollar/coco.git下载源码压缩包，解压后放在site-packages文件下，具体路径可参考我的：D:\MyEnvironment\Anaconda3\envs\byte_track\Lib\site-packages

2）打开cocoapi-master\pythonAPI中的setup.py文件，删除下面的两个参数：

3）在anaconda prompt中cd到刚才的cocoapi-master\pythonAPI文件夹下，可参考我的路径：D:\MyEnvironment\Anaconda3\envs\byte_track\Lib\site-packages\cocoapi-master\PythonAPI输入

python setup.py build_ext --inplace
python setup.py build_ext install
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第一步显示“已完成代码的生成”即成功；第二部显示"Finished processing dependencies for pycocotools==2.0"即成功。

6、安装cpython_bbox

按照官方方式仍然是会报错，可根据下述步骤安装

该部分参考https://blog.csdn.net/JackyAce6880/article/details/123751018

1）下载源码

链接：https://pan.baidu.com/s/1uYC6qhZ0eWjIenOBdoyLtQ
提取码：fef4

解压后放在site-packages文件下（site-packages文件夹位置与上一步相同）

2）更改setup.py文件

打开文件夹内setup.py文件，将第31行，extra_compile_args=[‘-Wno-cpp’] 修改为 extra_compile_args = {‘gcc’: [‘/Qstd=c99’]}

打开anaconda prompt 执行

python setup.py build_ext install
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最终显示Finished processing dependencies for cython-bbox==0.1.3即成功

至此，环境已配置完成！

三、跑通第一个Demo

下载预训练模型，可通过我的网盘下载，下载链接如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1qwecLD57quI__l6_91gvhA
提取码：zmqn

将下载下来的文件放在项目文件夹 pretrained文件夹下

cd到项目文件夹，输入

python tools/demo_track.py video -f exps/example/mot/yolox_x_mix_det.py -c pretrained/bytetrack_x_mot17.pth.tar --fp16 --fuse --save_result
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即可开始运行，运行结果会自动放入ByteTrack\YOLOX_outputs\yolox_x_mix_det\track_vis文件夹中

至此，ByteTrack的第一个Demo已完成。

四、结语

目前只是用预训练模型跑通第一个Demo，后续训练过程和多类别目标跟踪，以及使用其他目标检测网络的版本将持续更新，敬请期待…

参考

https://blog.csdn.net/JackyAce6880/article/details/123751018
https://blog.csdn.net/weixin_46961200/article/details/124344341
https://www.ngui.cc/51cto/show-544748.html?action=onClick