bytetrack复现

要复现bytetrack，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，从GitHub上下载bytetrack的源码压缩包。你可以在https://github.com/pdollar/coco.git找到源码。将压缩包解压后，将其放在site-packages文件夹下。具体路径可以参考你的环境设置，比如D:\MyEnvironment\Anaconda3\envs\byte_track\Lib\site-packages。\[1\]

2. 进入项目文件夹，并在命令行中输入以下命令：

cd 项目文件夹路径
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

这个命令将运行bytetrack的演示脚本，使用预训练模型进行视频跟踪。你需要将"项目文件夹路径"替换为实际的项目文件夹路径。\[2\]

3. 在跟踪任务中，由于阈值过滤掉了低置信度的检测框，可能会导致检测信息的丢失和跟踪中断的情况。为了解决这个问题，BYTE保留了每个检测框，并将其分为高分检测框和低分检测框。这样可以更好地处理被遮挡的物体等情况。\[3\]

通过按照以上步骤进行操作，你应该能够成功复现bytetrack。请确保你已经正确设置了环境，并且按照要求下载了源码和预训练模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [复现经典目标跟踪算法ByteTrack之路：调通第一个demo](https://blog.csdn.net/hhh590_hh/article/details/126916833)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box论文理解及代码复现](https://blog.csdn.net/qq_39821101/article/details/121031225)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]