sort跑MOT17

你可以使用sort函数对MOT17数据集进行排序。这里假设你使用的是Python语言。首先，你需要导入MOT17数据集并将其存储在一个列表中。然后，你可以使用sort函数对列表进行排序，具体代码如下：

# 导入MOT17数据集
mot17_data = [...]  # 假设这里存储了MOT17数据集

# 对MOT17数据集进行排序
mot17_data.sort()

# 打印排序后的数据集
print(mot17_data)

请注意，这只是一个简单的示例，你需要根据实际情况导入和处理MOT17数据集。

相关问题

mot17det转yolo

你想要将 MOT17Det 数据集转换成 YOLO 格式吗？MOT17Det 是一个多目标跟踪数据集，而 YOLO 是一种目标检测算法。要将 MOT17Det 转换为 YOLO 格式，你需要进行以下步骤：

1. 下载 MOT17Det 数据集，并解压缩。
2. 根据 MOT17Det 的注释文件，它通常是以 ".txt" 格式存在的，每个文件对应一个图像，其中包含了每个检测框的标签和位置信息。
3. 将 MOT17Det 的注释文件转换为 YOLO 的注释文件格式。YOLO 的注释文件通常是以 ".txt" 格式存在的，每个文件对应一个图像，其中包含了每个目标的类别和边界框的归一化坐标。你需要将 MOT17Det 的坐标信息转换为相应的归一化坐标，并使用相应的类别索引代替 MOT17Det 的类别标签。
4. 将图像和对应的 YOLO 注释文件放入相应的文件夹中，以便训练或测试 YOLO 模型。

以上就是将 MOT17Det 转换为 YOLO 格式的基本步骤。请注意，具体的实现可能会因你使用的工具或代码库而有所不同。

MOT17,COCO

MOT17是一个常用的多目标追踪数据集，其中包含了来自不同摄像头的视频序列，每一帧都标注了物体的位置信息。数据格式通常为<camera_id> <obj_id> <frame_id> <xmin> <ymin> <width> <height> <xworld> <yworld>。COCO是一个常用的图像识别和目标检测数据集，其中包含了一组标注了不同类别物体的图像，标注信息通常存储在json文件中。在标注中，每个物体都有对应的类别、边界框位置以及其他属性。

有关MOT17和COCO数据集的更多详细信息，可以参考【引用2】和【引用3】中提到的相关博客和文档。在这些资料中，你可以找到关于MOT17数据集的训练集和标注格式，以及有关COCO数据集的输入格式和标注转换方法。