ELECTRICITY-MTMC 的安装和配置教程

1. 项目基础介绍和主要编程语言

ELECTRICITY-MTMC 是一个针对智能城市应用的多摄像头车辆跟踪系统。该系统在 CVPR 2020 AI City Challenge Track 3 中取得了优异的成绩。项目主要利用计算机视觉技术，通过多个摄像头捕捉的图像进行车辆跟踪，旨在为智能交通系统提供高效解决方案。主要编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用了以下关键技术和框架：

• PyTorch：深度学习框架，用于模型的训练和推断。
• TensorboardX：用于可视化训练过程和结果。
• OpenCV：开源计算机视觉库，用于图像处理和计算。
• Cython：用于优化 Python 代码执行速度。
• ANACONDA：用于环境配置和管理。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python 3.x
• Git
• ANACONDA 或 MINICONDA

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行窗口，执行以下命令克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/KevinQian97/ELECTRICITY-MTMC.git
   

2. 创建虚拟环境

   进入项目目录，并使用 ANACONDA 创建一个虚拟环境：

   cd ELECTRICITY-MTMC
   conda env create -f environment.yml
   

3. 激活虚拟环境

   创建完成后，激活虚拟环境：

   conda activate aic20_track3
   

4. 数据准备

   如果您希望重现项目结果或自行训练模型，需要下载 AI City Challenge 的数据集，并确保数据结构符合项目要求。

5. 模型训练（可选）

   如果您要自行训练模型，请先执行数据准备工作脚本：

   bash ./prepare.sh
   

   然后开始训练模型：

   bash ./train.sh
   

   训练完成后，模型将存储在 ./models/resnet101-Aic 目录下。

6. 模型测试

   若要测试模型或重现结果，请先下载预训练模型并放置在指定目录，然后执行测试脚本：

   bash ./test.sh
   

   最终结果将位于 ./exp/track3.txt 文件中。

确保按照以上步骤进行操作，您应该能够成功安装和配置 ELECTRICITY-MTMC 项目。