Multi-Object-Tracking 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

Multi-Object-Tracking/
├── README.md        # 项目简介
├── data/            # 数据集存放目录
│   ├── train/       # 训练数据
│   └── test/        # 测试数据
├── src/             # 源代码目录
│   ├── models/      # 模型定义
│   │   └── model.py
│   ├── utils/       # 工具函数
│   │   ├── io.py
│   │   └── metrics.py
│   ├── tracker.py   # 追踪主程序
│   └── trainer.py   # 训练脚本
├── config.yaml      # 配置文件
└── scripts/         # 脚本目录
    ├── run_train.sh  # 运行训练脚本
    └── run_track.sh  # 运行追踪脚本

该项目的目录结构清晰，data 存放数据集，src 包含所有源代码，其中 models 用于定义模型，utils 提供辅助函数，tracker.py 是追踪功能的主要实现，而 trainer.py 用于模型的训练。config.yaml 是项目配置文件，scripts 目录包含运行项目所需的 shell 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 run_train.sh

该脚本用于启动模型的训练流程。它通常执行以下操作：

1. 设置环境变量，如 Python 解释器路径。
2. 导入库并调用 trainer.py 中的训练函数。
3. 设置模型参数和训练配置（从 config.yaml 加载）。
4. 开始模型训练并保存训练好的模型权重。

2.2 run_track.sh

此脚本用于运行已训练好的模型进行物体追踪。执行步骤包括：

1. 同样设置环境变量和导入相关库。
2. 加载配置文件 config.yaml 和预训练模型权重。
3. 调用 tracker.py 中的追踪函数处理测试数据。
4. 输出追踪结果或展示实时追踪画面。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 文件包含了项目运行时所需的各种参数，例如：

model:
  name: yolov3     # 使用的模型名称
  weights_path: ./weights/yolov3.weights  # 模型权重文件路径
  conf_threshold: 0.5  # 可视化目标的置信度阈值
  nms_threshold: 0.4  # 非极大抑制阈值

dataset:
  train_set: data/train  # 训练数据集路径
  val_set: data/test  # 验证数据集路径
  img_size: 416         # 输入图像尺寸

training:
  batch_size: 8           # 批次大小
  epochs: 100              # 训练轮数
  learning_rate: 0.001     # 学习率
  log_interval: 10        # 日志打印间隔

tracking:
  max_age: 3                # 物体存活的最大帧数
  min_hits: 3               # 确认物体身份需要连续检测到的最小次数
  nms_buffer: 5             # NMS 的缓冲区大小，影响相邻框合并

配置文件中定义了模型相关的参数（如模型类型、权重路径）、训练参数（如批次大小、学习率）以及追踪参数（如最大存活帧数）。可以根据实际需求调整这些参数以优化模型性能或适应不同场景。