PaddleDetection中BOT_SORT多目标追踪模型训练与验证指南

训练后的模型验证方法

在PaddleDetection项目中，使用BOT_SORT算法进行多目标追踪训练后，验证阶段需要特别注意权重文件的配置。训练完成后生成的checkpoint文件主要用于检测器部分，而非ReID部分。

权重配置关键点

验证配置文件中的det_weights参数应指向训练生成的检测模型权重。值得注意的是，自定义数据集训练后生成的模型文件大小可能与官方预训练模型存在差异，这通常是由以下原因造成的：

1. 类别数量不同导致检测头结构变化
2. 模型结构微调带来的参数变化
3. 训练配置差异导致的保存内容不同

常见问题排查

当验证时出现"未检测到目标"警告时，建议从以下几个方面进行排查：

1. 类别匹配检查：确认验证配置中的类别数与训练时一致
2. 置信度阈值：适当调整检测阈值，避免过滤掉有效检测
3. 输入尺寸：确保验证时的输入图像尺寸与训练配置一致
4. 预处理方式：检查验证时的图像预处理是否与训练时相同

最佳实践建议

1. 训练时保留完整的日志信息，便于后续问题追踪
2. 验证前先在少量样本上测试，确认基础功能正常
3. 对于自定义数据集，建议建立完整的评估基准
4. 注意模型文件的管理，避免版本混淆

通过以上方法，可以确保BOT_SORT模型在自定义数据集上的训练和验证流程顺利进行，获得准确的多目标追踪效果评估。