PaddleDetection中DeepSORT模型评估报错问题分析与解决

问题背景

在使用PaddleDetection框架进行多目标跟踪(MOT)任务评估时，用户在使用DeepSORT模型加载检测结果文件(det_results_dir)进行评估时遇到了报错问题。该问题主要出现在Windows环境下，使用PaddleDetection 2.6版本和Python 3.8时。

错误现象

执行评估命令后，程序在加载检测结果文件并开始处理第一帧时抛出异常。主要错误信息显示在Kalman滤波器的矩阵运算部分，具体表现为：

1. 初始报错指向kalman_filter.py文件中的矩阵乘法运算
2. 修改数据类型后，又出现了新的矩阵运算错误

问题分析

从错误信息可以判断，问题根源在于矩阵运算时的数据类型不匹配。DeepSORT算法中使用的Kalman滤波器对数据类型有严格要求，特别是在Windows环境下，默认的数据类型可能导致运算异常。

解决方案

针对这一问题，可以通过以下两种方式解决：

方法一：显式指定数据类型

在kalman_filter.py文件中，修改矩阵运算部分，显式指定数据类型为np.float32：

covariance = np.dot(np.dot(_update_mat.astype(np.float32), 
                          covariance.astype(np.float32)), 
                   _update_mat.T.astype(np.float32))

方法二：使用最新版本

PaddleDetection的后续版本可能已经修复了这一问题，建议用户升级到最新稳定版本。

扩展知识：如何在自制数据集上评估跟踪算法

对于其他跟踪算法如ByteTrack，在自制数据集上进行评估时，可以按照以下步骤操作：

1. 准备检测结果文件：确保检测结果文件的格式与标准MOT数据集格式一致
2. 设置评估参数：在配置文件中将use_detector设置为False
3. 指定检测文件路径：通过det_file参数传入检测结果文件路径
4. 执行评估命令：使用与DeepSORT类似的评估命令进行测试

总结

本文分析了PaddleDetection中DeepSORT模型评估时出现的矩阵运算错误，并提供了具体的解决方案。同时，针对自制数据集上的跟踪算法评估给出了通用方法。这类问题通常源于环境差异导致的数据类型不匹配，通过显式指定数据类型可以有效解决。