關于pytracking以及配置前的一些準備

Pytracking是一個基于pytoch的用于視覺物件跟蹤和視頻物件分割的通用的python框架，

1.1 配置前的準備

windows系統下預裝支持VS的CUDA10.0以及對應的cuDnn
下載及安裝參考博客：CUDA10.0下載及安裝

注：(1)最好使用cuda10.0，否則需要自己在一些地方重新編譯，會很麻煩，windows只適合用來跑demo，訓練的話還是推薦ubuntu
(2)并且電腦需要安裝VS2015

配置程序中參考了pytracking中對windows配置的說明：https://gitcode.net/mirrors/visionml/pytracking/-/blob/master/INSTALL_win.md
以及一個博主的配置說明：
CSDN搜索（pytracking系列跟蹤演算法的配置（LWL, KYS, PrDiMP, DiMP and ATOM Trackers）（windows10版本））

2.配置程序

2.1 創建環境并激活

conda create --name pytracking python=3.7
conda activate pytracking

2.2 安裝pytorch
有兩種方式，第一種是自己下載torch版本，進行本地安裝
下載地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
下載cuda對應的torch，torchvision，

第二種方法不推薦：是按照以下方式進行自動安裝（但是我用這種方法默認下載的是cpu版本的torch，故我使用第一種方法進行安裝）

conda install -y pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

2.3 安裝各種依賴庫

pip install matplotlib pandas jpeg4py
pip install opencv-python visdom tb-nightly

matplotlib是一個2D繪圖庫；
pandas是一種資料分析工具；
jpeg4py是一種快速讀取jpg圖片的工具；
OpenCV是一個基于BSD許可(開源)發行的跨平臺計算機視覺庫，而opencv-python是OpenCV的python的API介面；
visdom是python的可視化工具；
最后一個不是很清楚

pip install cython pycocotools

cython是一種編程語言，它使Python語言的C擴展像Python本身一樣簡單，此處目的是用來編譯COCO工具包；
pycocotools：python api tools of coco

2.4 安裝Pricise ROI pooling
（1）DiMP和ATOM需要Precise ROI pooling模塊，可以直接下載模塊，將解壓后的pytorch檔案夾拷貝到路徑E:\Codes\PyCharm\pytracking-master\ltr\external\PreciseRoIPooling\

（2）下載prroi_pool.pyd檔案
這個檔案是使用C++生成的庫檔案，DIMP和ATOM演算法會用到，下載地址作者已提供：prroi
_pool.pyd(有時候需要科學上網才可以下載)，下載周將其保存到路徑：D:\Python\Anaconda_install\envs\pytracking\Lib\site-packages

（3）添加環境變數（到用戶變數）
路徑如下：***\envs\pytracking\Lib\site-packages\torch\lib
圖片上傳總是失敗，但是按照這個路徑就可以

（4）添加代碼
打開pytracking\ltr\external\PreciseRoIPooling\pytorch\prroi_pool\functional.py，添加如下代碼：

def _import_prroi_pooling():
    global _prroi_pooling
    
    #load the prroi_pool module    
	import imp
    file, path, description = imp.find_module('prroi_pool')
    with file:
        _prroi_pooling = imp.load_module('prroi_pool', file, path, description)

添加完成之后應該是這樣的：

import torch
import torch.autograd as ag

__all__ = ['prroi_pool2d']

_prroi_pooling = None

def _import_prroi_pooling():
    global _prroi_pooling

    #load the prroi_pool module
    import imp
    file, path, description = imp.find_module('prroi_pool')
    with file:
        _prroi_pooling = imp.load_module('prroi_pool', file, path, description)
    
    if _prroi_pooling is None:
        try:
            from os.path import join as pjoin, dirname
            from torch.utils.cpp_extension import load as load_extension
            root_dir = pjoin(dirname(__file__), 'src')

            _prroi_pooling = load_extension(
                '_prroi_pooling',
                [pjoin(root_dir, 'prroi_pooling_gpu.cpp'), pjoin(root_dir, 'prroi_pooling_gpu_impl.cu')],
                verbose=True
            )
        except ImportError:
            raise ImportError('Can not compile Precise RoI Pooling library.')

    return _prroi_pooling

（5）創造組態檔（此處參考博客）
在工程路徑下新建createlocalfiles.py，（這里的路徑要與pytracking和ltr保持同級，通過右鍵第二個pytracking-master新建python檔案即可） 并寫入如下代碼：

import ltr.admin.environment as ltrae
import pytracking.evaluation.environment as pyee
 
ltrae.create_default_local_file()
 
pyee.create_default_local_file()

運行之后，會在\pytracking\evaluation\路徑和\ltr\admin\路徑下生成local.py，打開這兩個檔案可以配置一些我們的實驗引數，如指定資料集路徑和預訓練模型路徑等，

（6）下載預訓練模型（此處參考博客）
下載地址（官方給的需要翻墻）：
https://github.com/visionml/pytracking/blob/master/MODEL_ZOO.md
百度云下載鏈接：
鏈接：https://pan.baidu.com/s/12R58DNaRJqHodNcT5YzjUQ
提取碼：wbrq
新建networks路徑保存下載的預訓練模型

（7）打開服務可視化（參考博客）

python -m visdom.server

（8）打開另一個終端運行（參考博客）

activate pytracking
 
python pytracking/run_tracker.py atom default --dataset_name otb --sequence Soccer --debug 1 --threads 0

atom是需要運行的跟蹤器名字

default是引數設定，在pytracking/parameter/atom路徑下有很多引數可選，

otb是需要運行的資料集名稱

Soccer是需要運行的視頻序列名字

debug控制可視化等級

threads運行的執行緒數

報錯：
File “pytracking…\pytracking\utils\load_text.py”, line 14, in load_text_numpy
raise Exception(‘Could not read file {}’.format(path))
Exception: Could not read file E:\OTB100/BlurCar1/groundtruth_rect.txt
博客中提到這事由于groundtruth_rect.txt讀取格式不對應造成的，解決方法按照博客修改就可以的

打開pytracking/utils/load_text.py更改函式：

def load_text_numpy(path, delimiter, dtype)

改為：

def load_text_numpy(path, delimiter, dtype):
    if isinstance(delimiter, (tuple, list)):
        for d in delimiter:
            try:
                # ground_truth_rect = np.loadtxt(path, delimiter=d, dtype=dtype)
                
                # to deal with different delimeters
                import io
                with open(path,'r') as f:
                    ground_truth_rect=np.loadtxt(io.StringIO(f.read().replace(',',' ')))
                
                return ground_truth_rect
            except:
                pass
 
        raise Exception('Could not read file {}'.format(path))
    else:
        ground_truth_rect = np.loadtxt(path, delimiter=delimiter, dtype=dtype)
        return ground_truth_rect

（9）再次運行，報錯
File “

博客中說到這事由于作者提供的prroi_pool.pyd與系統不兼容，需要使用VS編譯來生成依賴庫prroi_pool.pyd，我想下載博主自己編譯的prroi_pool.pyd嘗試了一下，、
除錯成功！！！！！