2020-10-22_都灵理工大学轴承数据集

MDNet(Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking)的pytorch版本训练

训练：

首先下载数据集（建议找百度网盘下载，如果去官网下载需要一个一个下载）：

Vot2013

Vot2014

Vot2015

OTB100

 

Datasets/list/vot-otb.txt这个文件列出了所要使用的58个数据集（Vot2013，Vot2014，Vot2015各一部分），注意文件的命名严格按照下图所示（因为代码写固定了）

 

vot要小写

 

百度网盘有的数据的图片和标签信息没放在一起需要自己手动放在一起

 

源代码默认使用imagenet的模型权重文件初始化，需要修改为vot的模型文件，如下图所示

 

准备好之后就可以训练模型了，依次执行

python pretrain/prepro_vot.py
 
python pretrain/train_mdnet.py -d vot

 

执行结果：

 

训练完成之后就可以使用OTB下面的数据集进行测试，例如Dog数据集

lthpc@lthpc:/home/py-MDNet$ python tracking/run_tracker.py -s Dog -f

 

数据集博文：

VOT数据集下载——（vot2013到vot2019）

https://blog.csdn.net/qq_29894613/article/details/102941203