Mmtracking自定义MOT-17数据集进行多目标跟踪_mmtracking 训练 mot17 数据集

MMTracking是一款基于PyTorch的视频目标感知开源工具箱,是OpenMMLab项目的一部分，封装了MOT、SOT、VIS等各种算法，对新手来说非常友好，最近想要使用Mmtracking自定义数据集进行多目标跟踪，在标注数据集以及训练过程中遇到各种问题，特此记录一下，我会从数据集标注到训练、预测完整的进行介绍。

一、数据集介绍

官方对自定义数据集的介绍大家可参考以下网址：

自定义数据集 — MMTracking 0.14.0 文档

看完后我觉着参考意义不大，重点就是“将数据离线转换成 CocoVID 格式”，不错的是官方提供了一个MOT17_tiny.zip数据示例，参照这个示例准备数据集，就能保证完全没问题，数据集下载地址：https://download.openmmlab.com/mmtracking/data/MOT17_tiny.zip

关于MOT-17数据集的格式

解压MOT17_tiny.zip文件会看到test和train目录，test不用管，在train目录下有MOT17-02-FRCNN、MOT17-04-FRCNN两个文件夹，实际上对应了两个视频文件，在MOT17-02-FRCNN目录下有det、gt、img1三个文件夹，和一个叫做seqinfo.ini的文件。

det目录存储的其实就是目标识别的标注信息，文件夹下有一个det.txt文件，每行一个标注，代表一个检测的物体

上面每行的含义是：

<frame>, <id>, <bb_left>, <bb_top>, <bb_width>, <bb_height>, <conf>, <x>, <y>, <z> 

第一个代表第几帧

第二个代表轨迹编号，咱只需要把他设置成-1就行

bb开头的4个数代表物体框的左上角坐标及长宽

conf代表置信度，咱直接设置成1就行了，手动标注的，肯定置信度为1

最后3个是MOT3D用到的内容，2D检测可以直接忽略不写

总结一下，det.txt文件中保存每张图片目标标注信息，咱们自定义的数据集，在det.txt文件中要写入的内容就是：

图片是第几帧,-1,物体框的左上角x值,物体框的左上角y值,物体框的宽度,物体框的高度,1

一行7个数据，缺一不可。

在MMTracking中会使用这个文件进行目标检测模型的训练，毕竟多目标跟踪并不是一个端到端的过程在，而是目标检测算法+ReID行人重识别算法配合的过程。

在gt目录下存储的是标注的用于训练行人重识别模型的数据，gt目录下只有一个gt.txt文件。

第一个代表第几帧

第二个值为目标运动轨迹的ID号

第3个到第六个数代表物体框的左上角坐标及长宽（和det文件一样）

第7个值为目标轨迹是否进入考虑范围内的标志，0表示忽略，1表示active（0相当于无效数据）

第八个值为该轨迹对应的目标种类

第九个值为box的visibility ratio，表示目标运动时被其他目标box包含/覆盖或者目标之间box边缘裁剪情况。

一行9个数据，缺一不可。

如果你认真看了，就知道，gt.txt中其实包含了det.txt中的所有数据。

img1文件夹保存的是图片帧序列

seqinfo.ini文件中存储的是视频文件信息

[Sequence]
name=MOT17-02-FRCNN
imDir=img1
frameRate=30
seqLength=600
imWidth=1920
imHeight=1080
imExt=.jpg

name是文件夹名称

imDir=img1是保存图片的路径（建议别改）

frameRate是视频文件帧率

seqLength是img1文件夹下图片的数量

imWidth是图片宽度

imHeight是图片高度

imExt是图片文件后缀

二、下载数据集标注软件

这里使用DarkLabel作为标注软件，下载地址：Release darklabel2.4 · darkpgmr/DarkLabel · GitHub

我使用的是darklabel2.4版本，为了保证能复现成功，建议大家也使用2.4版本。

三、配置标注内容

我主要为了实现车辆的识别和目标跟踪，所以我只定义了一个“car”分类。

解压darklabel2.4，不着急打开软件，先用记事本打开darklabel.yml文件，然后在文件的末尾添加代码：

myMOT_classes: ["car"] # 你要检测的东西有多少个类别,就写多少个
format9:
  name: "myMOT" #工程名
  fixed_filetype: 1 #GUI界面不能修改配置
  data_fmt: [fn, id, x1, y1, w, h, c=1, classid, c=1] #想要保存的数据格式，第1个值：第几帧；第2个值：目标运动轨迹的ID号；第3~6个值：代表物体框的左上角坐标及长宽；第7个值：目标轨迹是否进入考虑范围内的标志，0表示忽略，1表示active；第8个值：该轨迹对应的类别种类；第9个值：box的visibility ratio，表示目标运动时被其他目标box包含/覆盖或者目标之间box边缘裁剪情况
  gt_file_ext: "txt" #gt文件的保存类型
  delimiter: "," #分隔符
  gt_merged: 1 #0表示每张图片一个gt文件，1表示所有图片保存在一个文件
  classes_set: "myMOT_classes" #类别标签名称

解释一下代码的含义：

1、myMOT_classes: ["car"]定义分类的名称，如果你有多个分类，就加在这里。

2、format9是第九个标注格式，官方已经自带了8个示例，咱自定义第9个。

3、name: "myMOT"  自定义标注工程的名字

4、fixed_filetype:1 保持默认就行，应该是为了禁止在GUI中修改配置内容

5、data_fmt：[fn, id, x1, y1, w, h, c=1, classid, c=1] 标注完成后，数据保存的格式，第1个值：第几帧；第2个值：目标运动轨迹的ID号；第3~6个值：代表物体框的左上角坐标及长宽；第7个值：目标轨迹是否进入考虑范围内的标志，0表示忽略，1表示active；第8个值：该轨迹对应的类别种类；第9个值：box的visibility ratio，表示目标运动时被其他目标box包含/覆盖或者目标之间box边缘裁剪情况。实际上这里配置的就是gt.txt文件中每一行数据的格式。

6、gt_file_ext: "txt"  gt文件保存后的后缀

7、delimiter: "," 使用的分隔符，保持默认

8、gt_merged: 1  0表示每张图片一个gt文件，1表示所有图片保存在一个文件，MOT-17数据集是把所有标注信息保存在一个文件中的，所以这里使用1

9、classes_set: "myMOT_classes" 定义类别标签名称，这个变量在代码第一行我就定义了myMOT_classes: ["car"]

四、开始标注数据

双击“DarkLabel.exe”，在这里可以看到我们自己配置的标注规则，选中它

其它按如下的设置

要注意这里：

当选中我们自定义的标注规则后，这里会显示分类名称，因为我只定义了一个car类，所以默认选中了car，如果你定义多个类型，在标注之前需要先选中你要标注的分类，再开始标注。

还有这里，darklabel是带有自带标注功能的，它会自带预测你的标注框在下账图片中的位置，它提供了两种预测方式，如图：

Tracker1(robust)，插值法，每次只能标注一个目标。

首先在第一帧点击Begin Interpolation，然后画目标bbox，按↓键往后几帧，在找到该目标画出bbox，点击End Interpolation，然后就可以看到中间帧该目标都被圈住了，效果挺好的，效果如下：

Tracker2(accurate)，每次可标注多个目标。

在当前帧画出多个目标bbox，然后点击next，算法会自动计算目标框的位置，越往后bbox就越不准了，但是可以多个目标同时跟踪，效果如下：

我在标注过程中，用的是Tracker1(robust)，一个车一个车的标注，每隔7、8帧标注一下，效果不错，切忌帧数跨度太大，太大会出现标注框漂移。不使用Tracker2是因为预测后期，框越来越不准，需要不断的调整框的大小，很麻烦。

开始标注，点击打开视频文件，例如我先标注蓝色车辆，先点击，然后标注蓝色的车。

此时，左上角出现了这个车的编号为0，按小键盘的↓箭，跳5-6帧后，再标注一下。

过程中，一定要注意左上角的图片编号，同一辆车编号一定不要变，一辆车标注完以后，一定要点击，然后才能开始重新标注下一辆车。

注意：shift+双击编号可以修改编号，shift+鼠标左键拖拽可调整矩形边框，shift+鼠标右键可删除矩形。

等全部标注完成后，点击保存gt文件，然后点击

将图片序列保存到某个目录（这些图片未来将放在img1文件夹下）。

此时，我们得到了一个gt.txt和一个图片序列，还缺一个det.txt文件，上面我说过，gt.txt其实已经包含了det.txt中需要的数据，我们只要把指定数据抽出来就行，然后按照官方的MOT17_tiny文件夹格式，放置gt.txt、det.txt、以及图片序列文件即可。手动创建太麻烦，我特意写了一个脚本：

import os
import shutil
 
# 定义要创建的目录路径
dataset_directory = "dataset"
test_directory = os.path.join(dataset_directory, "test")
train_directory = os.path.join(dataset_directory, "train")
 
# 创建目录
os.makedirs(test_directory, exist_ok=True)
os.makedirs(train_directory, exist_ok=True)
 
print("创建数据集结构")
 
 
# 定义要遍历的目录路径
work_directory = "work"
 
# 遍历目录中的所有txt文件
for filename in os.listdir(work_directory):
	if filename.endswith(".txt"):
		file_path = os.path.join(work_directory, filename)
		# 获取文件名（不包括后缀）
		fname = os.path.splitext(filename)[0]
		gt_file = 'gt.txt'
		print(f"处理文件: {file_path}")
		# 读取文件内容并处理
		with open(file_path, 'r') as file:
			lines = file.readlines()
		
		modified_lines = []
		# 修改每一行的内容
		for line in lines:
			print(line.strip())
			values = line.strip().split(',')
			# 将第一列和第二列的值加1
			values[0] = str(int(values[0]) + 1)
			values[1] = str(int(values[1]) + 1)
			modified_line = ','.join(values)
			modified_lines.append(modified_line)
		
		# 将修改后的内容写回文件中
		with open(gt_file, 'w') as file:
			file.write('\n'.join(modified_lines))
		
		
		# 创建det文件
		# 打开原始文件和新文件
		det_file = 'det.txt'
		with open(gt_file, 'r') as original_file, open(det_file, 'w') as new_file:
			lines = original_file.readlines()
			# 遍历原始文件的每一行
			for line in lines:
				values = line.strip().split(',')
				# 保留感兴趣的列
				selected_columns = [values[0], str(-1), values[2], values[3], values[4], values[5], str(1)]
				# 将这些列写入新文件
				new_line = ','.join(selected_columns) + '\n'
				new_file.write(new_line)
		
		#组织数据集
		gt_dir = os.path.join(train_directory, fname,"gt")
		det_dir = os.path.join(train_directory, fname,"det")
		img1_dir = os.path.join(train_directory, fname,"img1")
		#删除文件夹
		if os.path.exists(gt_dir):
			shutil.rmtree(gt_dir)
		if os.path.exists(det_dir):
			shutil.rmtree(det_dir)
		if os.path.exists(img1_dir):
			shutil.rmtree(img1_dir)
		#创建文件夹
		os.makedirs(gt_dir, exist_ok=True)
		os.makedirs(det_dir, exist_ok=True)
		os.makedirs(img1_dir, exist_ok=True)
		#复制文件
		shutil.move('gt.txt', gt_dir)
		shutil.move('det.txt', det_dir)
		for item in os.listdir(os.path.join(work_directory,fname)):
			# 构建原始文件和目标文件的路径
			source_item_path = os.path.join(work_directory, fname, item)
			shutil.copy(source_item_path, img1_dir)
 
		print(f"处理完成: {file_path}")

脚本放在DarkLabel2.4根目录下，然后创建work文件夹，然后把刚才标注的gt文化和图片序列文件夹放在work目录下，重新起个名字，如图所示：

如果你标注了多个视频，那么就把所有视频生成的标注文件都放在work目录下。然后执行脚本，脚本会扫描work目录的所有txt文件，然后创建MMTracking需要的MOT-17格式数据集。

 train文件夹下就出现了car1目录，里面存储了刚才标注好的所有文件，同时手动创建一个seqinfo.ini文件，把视频信息保存进去，右键视频文件查看属性，可以看到图片分辨率和视频帧率，根据实际情况填写即可。

五、未完待续