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在ubuntu22.04上配置mmtrack

时间: 2024-10-21 11:17:25 浏览: 32

mmtracking:OpenMMLab视频感知工具箱。它通过统一的框架支持单对象跟踪（SOT），多对象跟踪（MOT），视频对象检测（VID）

文档：：介绍 MMTracking是基于PyTorch的开源视频感知工具箱。它是OpenMMLab项目的一部分。 master分支与PyTorch 1.3到1.7一起使用。主要特点第一个统一视频感知平台我们是第一个统一通用视频感知任务的开源工具箱，其中包括视频对象检测，单个对象跟踪和多个对象跟踪。模块化设计我们将视频感知框架分解为不同的组件，并且可以通过组合不同的模块轻松构建自定义方法。简单，快速和强大简单：MMTracking与其他OpenMMLab项目进行交互。它建立在，我们只能通过修改配置来大写任何检测器。快速：所有操作都在GPU上运行。训练和推理速度比其他实现更快或更可比。强大：我们复制了最先进的模型，其中一些甚至优于正式实现。执照该项目是根据。变更日志 v0.5.1已于2021年1月2日发布。有关详细信息和发行历史，请参考。基

MMTrack是一个基于MMDetection的实例级目标检测跟踪框架，它在Ubuntu 22.04上安装和配置需要一些步骤。以下是基本的配置过程： 1. **环境准备**: - 更新系统：`sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade` - 安装依赖：你需要Python 3.6+，以及相关的库如pip、CUDA、cuDNN、OpenCV等。例如： ``` sudo apt-get install python3-pip python3-dev build-essential cmake libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libopenblas-dev libatlas-base-dev gfortran git ``` 2. **安装MMDetection**: MMTrack依赖于MMDetection作为其基础模型库，所以首先安装MMDetection： ``` pip3 install mmcv-full mmdet ``` 3. **克隆MMTrack仓库**: ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmtrack.git cd mmtrack ``` 4. **构建MMTrack**: 进入MMTrack目录后，运行`python3 setup.py develop`或`pip3 install .`（如果有GPU，推荐使用`develop`模式以便加载自定义模块）。 5. **配置文件**: 配置你的项目需求，编辑`configs/your_config.py`文件，并设置适当的路径和硬件信息。 6. **训练和测试**: 调用命令行工具，如`mmtrack train` 或 `mmtrack test` 来训练模型或评估性能。记得替换`config_file`为你配置好的文件名。

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