deepsort源码中的evaluate.py文件怎么用
时间: 2024-06-10 15:05:43 浏览: 54
DeepSort是一个目标跟踪算法,evaluate.py文件是用于评估该算法性能的文件。使用evaluate.py文件需要按照以下步骤操作:
1. 首先,确保您已经安装了所需的依赖项,例如NumPy,Pandas,Matplotlib等等。
2. 接下来,下载DeepSort源代码并解压缩它。
3. 打开终端并进入源文件文件夹。
4. 运行以下命令以安装必需的Python包:`pip install -r requirements.txt`
5. 接下来,在evaluate.py所在的文件夹中,创建一个名为"results"的新文件夹,用于存储评估结果。
6. 然后,运行以下命令评估DeepSort算法,其中arg1为跟踪视频,arg2为跟踪器的保存路径,arg3为检测器类型,arg4为检测器文件路径:`python evaluate.py arg1 arg2 arg3 arg4`
7. 最后,运行完毕后,您将在"results"文件夹中看到评估结果。
希望这能帮到您解决问题。
相关问题
mmdet/apis/下没有evaluate.py文件
非常抱歉,我再次犯了一个错误。在mmdetection 2.x版本中,`evaluate.py`文件已经被移动到了`mmdet/core/evaluation/`目录下。下面是正确的修改步骤:
1. 在训练配置文件中找到`evaluation`部分,将`metric`的值改为`mAP`,并添加以下两行代码:
```
iou_thr=0.75
classwise=True
```
这样就可以输出map75和class-wise AP。
2. 若要输出map50,需要在`mmdet/core/evaluation/eval_hooks.py`文件中进行修改。打开`eval_hooks.py`文件,找到`results = _accumulate_results()`这一行代码,然后在该行代码之前添加以下代码:
```
iou_thr = 0.5
coco_eval = results['coco_eval']
coco_eval.params.iou_thr = iou_thr
```
修改后的代码如下:
```
results = _accumulate_results()
iou_thr = 0.5
coco_eval = results['coco_eval']
coco_eval.params.iou_thr = iou_thr
```
3. 运行训练脚本,训练完成后会在`work_dirs`目录下生成一个`latest.pth`文件和一个`latest.json`文件。`latest.json`文件就是训练结果的json文件,其中包含了map、map75、map50和class-wise AP的值。
如何在命令行中查看 `evaluate.py` 支持的所有参数选项?
在命令行中查看 `evaluate.py` 支持的所有参数选项,通常有以下几种方法:
1. 使用 `--help` 参数:大多数基于Python的脚本或程序都会通过 `--help` 或 `-h` 参数来提供帮助信息,包括支持的参数选项。在命令行中输入以下命令即可查看:
```bash
python evaluate.py --help
```
或者
```bash
python evaluate.py -h
```
这将输出脚本的帮助信息,其中应该包含所有可用的参数及其描述。
2. 查阅官方文档或README:如果 `evaluate.py` 是一个开源项目或者有维护的文档,那么参数选项的详细描述可能会在项目的官方文档或`README`文件中提供。
3. 源代码阅读:如果以上方法都无法提供足够的信息,可能需要直接查看 `evaluate.py` 的源代码。通常在代码中会通过条件判断或者文档字符串(docstrings)来定义和描述每个参数的作用。
确保在命令行中使用正确的Python命令,如果是虚拟环境中的Python,请确保虚拟环境已激活。