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PaddleDetection

PaddlePaddle / PaddleDetection
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PaddleDetection
未验证 提交 697dd72e 编写于 作者: F Feng Ni 提交者： GitHub
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[MOT] add multi-class bytetrack and fix doc (#7364)

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configs/mot/bytetrack/README_cn.md
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......@@ -24,7 +24,11 @@
| **mix_det** | YOLOX-x | 800x1440| - | 65.4 | 84.5 | 77.4 | - |[配置文件](./bytetrack_yolox.yml) |
**注意:**
- 检测任务相关配置和文档请查看[detector](detector/)
- 检测任务相关配置和文档请查看[detector](detector/)。
- 模型权重下载链接在配置文件中的```det_weights```和```reid_weights```，运行```tools/eval_mot.py```评估的命令即可自动下载，```reid_weights```若为None则表示不需要使用。
- **ByteTrack默认不使用ReID权重**，如需使用ReID权重，可以参考 [bytetrack_ppyoloe_pplcnet.yml](./bytetrack_ppyoloe_pplcnet.yml)，如需**更换ReID权重，可改动其中的`reid_weights: `为自己的权重路径**。
- **MOT17-half train**是MOT17的train序列(共7个)每个视频的前一半帧的图片和标注组成的数据集，而为了验证精度可以都用**MOT17-half val**数据集去评估，它是每个视频的后一半帧组成的，数据集可以从[此链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/MOT17.zip)下载，并解压放在`dataset/mot/`文件夹下。
- **mix_mot_ch**数据集，是MOT17、CrowdHuman组成的联合数据集，**mix_det**数据集是MOT17、CrowdHuman、Cityscapes、ETHZ组成的联合数据集，数据集整理的格式和目录可以参考[此链接](https://github.com/ifzhang/ByteTrack#data-preparation)，最终放置于`dataset/mot/`目录下。为了验证精度可以都用**MOT17-half val**数据集去评估。
### YOLOX-x ByteTrack(mix_det)
......@@ -34,19 +38,40 @@
| 网络 | 测试集 | MOTA | IDF1 | IDS | FP | FN | FPS | 下载链接 | 配置文件 |
| :---------: | :-------: | :----: | :----: | :----: | :----: | :----: | :------: | :----: |:-----: |
| ByteTrack-x| MOT-17 Train | 84.4 | 72.8 | 837 | 5653 | 10985 | - |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/yolox_x_24e_800x1440_mix_det.pdparams) | [配置文件](./bytetrack_yolox.yml) |
| ByteTrack-x| MOT-17 Test | 78.4 | 69.7 | 4974 | 37551 | 79524 | - |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/yolox_x_24e_800x1440_mix_det.pdparams) | [配置文件](./bytetrack_yolox.yml) |
| ByteTrack-x| **MOT-17 Test** | **78.4** | 69.7 | 4974 | 37551 | 79524 | - |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/yolox_x_24e_800x1440_mix_det.pdparams) | [配置文件](./bytetrack_yolox.yml) |
| ByteTrack-x| MOT-16 Train | 83.5 | 72.7 | 800 | 6973 | 10419 | - |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/yolox_x_24e_800x1440_mix_det.pdparams) | [配置文件](./bytetrack_yolox.yml) |
| ByteTrack-x| MOT-16 Test | 77.7 | 70.1 | 1570 | 15695 | 23304 | - |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/yolox_x_24e_800x1440_mix_det.pdparams) | [配置文件](./bytetrack_yolox.yml) |
| ByteTrack-x| **MOT-16 Test** | **77.7** | 70.1 | 1570 | 15695 | 23304 | - |[下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/yolox_x_24e_800x1440_mix_det.pdparams) | [配置文件](./bytetrack_yolox.yml) |
**注意:**
- 模型权重下载链接在配置文件中的```det_weights```和```reid_weights```，运行```tools/eval_mot.py```评估的命令即可自动下载，```reid_weights```若为None则表示不需要使用，ByteTrack默认不使用ReID权重。
- **MOT17-half train**是MOT17的train序列(共7个)每个视频的前一半帧的图片和标注组成的数据集，而为了验证精度可以都用**MOT17-half val**数据集去评估，它是每个视频的后一半帧组成的，数据集可以从[此链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/MOT17.zip)下载，并解压放在`dataset/mot/`文件夹下。
- **mix_mot_ch**数据集，是MOT17、CrowdHuman组成的联合数据集，**mix_det**是MOT17、CrowdHuman、Cityscapes、ETHZ组成的联合数据集，数据集整理的格式和目录可以参考[此链接](https://github.com/ifzhang/ByteTrack#data-preparation)，最终放置于`dataset/mot/`目录下。为了验证精度可以都用**MOT17-half val**数据集去评估。
- **mix_det**数据集是MOT17、CrowdHuman、Cityscapes、ETHZ组成的联合数据集，数据集整理的格式和目录可以参考[此链接](https://github.com/ifzhang/ByteTrack#data-preparation)，最终放置于`dataset/mot/`目录下。
- MOT-17 Train 和 MOT-16 Train 的指标均为本地评估该数据后的指标，由于Train集包括在了训练集中，此MOTA指标不代表模型的检测跟踪能力，只是因为MOT-17和MOT-16无验证集而它们的Train集有ground truth，是为了方便验证精度。
- MOT-17 Test 和 MOT-16 Test 的指标均为交到 [MOTChallenge](https://motchallenge.net)官网评测后的指标，因为MOT-17和MOT-16的Test集未开放ground truth，此MOTA指标可以代表模型的检测跟踪能力。
- ByteTrack的训练是单独的检测器训练MOT数据集，推理是组装跟踪器去评估MOT指标，单独的检测模型也可以评估检测指标。
- ByteTrack的导出部署，是单独导出检测模型，再组装跟踪器运行的，参照[PP-Tracking](../../../deploy/pptracking/python/README.md)。
## 多类别适配
多类别ByteTrack，可以参考 [bytetrack_ppyoloe_ppvehicle9cls.yml](./bytetrack_ppyoloe_ppvehicle9cls.yml)，表示使用 [PP-Vehicle](../../ppvehicle/) 中的PPVehicle9cls数据集训好的模型权重去做多类别车辆跟踪。由于没有跟踪的ground truth标签无法做评估，故只做跟踪预测，只需修改`TestMOTDataset`确保路径存在，且其中的`anno_path`表示指定在一个`label_list.txt`中记录具体类别，需要自己手写，一行表示一个种类，注意路径`anno_path`如果写错或找不到则将默认使用COCO数据集80类的类别。
如需**更换检测器权重，可改动其中的`det_weights: `为自己的权重路径**，并注意**数据集路径、`label_list.txt`和类别数**做出相应更改。
预测多类别车辆跟踪：
```bash
# 下载demo视频
wget https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/mot/demo/bdd100k_demo.mp4
# 使用PPYOLOE 多类别车辆检测模型
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python tools/infer_mot.py -c configs/mot/bytetrack/bytetrack_ppyoloe_ppvehicle9cls.yml --video_file=bdd100k_demo.mp4 --scaled=True --save_videos
```
**注意:**
- 请先确保已经安装了[ffmpeg](https://ffmpeg.org/ffmpeg.html), Linux(Ubuntu)平台可以直接用以下命令安装：`apt-get update && apt-get install -y ffmpeg`。
- `--scaled`表示在模型输出结果的坐标是否已经是缩放回原图的，如果使用的检测模型是JDE的YOLOv3则为False，如果使用通用检测模型则为True。
- `--save_videos`表示保存可视化视频，同时会保存可视化的图片在`{output_dir}/mot_outputs/`中，`{output_dir}`可通过`--output_dir`设置，默认文件夹名为`output`。
## 快速开始
### 1. 训练
......
configs/mot/bytetrack/bytetrack_ppyoloe_ppvehicle9cls.yml 0 → 100644
浏览文件 @ 697dd72e
# This config is an assembled config for ByteTrack MOT, used as eval/infer mode for MOT.
_BASE_: [
'bytetrack_ppyoloe.yml',
'_base_/ppyoloe_mot_reader_640x640.yml'
]
weights: output/bytetrack_ppyoloe_ppvehicle9cls/model_final
metric: MCMOT # multi-class, `MOT` for single class
num_classes: 9
# pedestrian(1), rider(2), car(3), truck(4), bus(5), van(6), motorcycle(7), bicycle(8), others(9)
TestMOTDataset:
!MOTImageFolder
dataset_dir: dataset/mot
keep_ori_im: True # set True if save visualization images or video
anno_path: dataset/mot/label_list.txt # absolute path
### write in label_list.txt each line:
# pedestrian
# rider
# car
# truck
# bus
# van
# motorcycle
# bicycle
# others
###
det_weights: https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot_ppyoloe_l_36e_ppvehicle9cls.pdparams
depth_mult: 1.0
width_mult: 1.0
# Tracking requires higher quality boxes, so NMS score_threshold will be higher
PPYOLOEHead:
nms:
name: MultiClassNMS
nms_top_k: 1000
keep_top_k: 100
score_threshold: 0.1 # 0.01 in original detector
nms_threshold: 0.4 # 0.6 in original detector
# BYTETracker
JDETracker:
use_byte: True
match_thres: 0.9
conf_thres: 0.2
low_conf_thres: 0.1
min_box_area: 0
vertical_ratio: 0 # only use 1.6 in MOT17 pedestrian
ppdet/engine/tracker.py
浏览文件 @ 697dd72e
......@@ -32,6 +32,7 @@ from ppdet.modeling.mot.utils import MOTTimer, load_det_results, write_mot_resul
from ppdet.modeling.mot.tracker import JDETracker, DeepSORTTracker, OCSORTTracker
from ppdet.modeling.architectures import YOLOX
from ppdet.metrics import Metric, MOTMetric, KITTIMOTMetric, MCMOTMetric
from ppdet.data.source.category import get_categories
import ppdet.utils.stats as stats
from .callbacks import Callback, ComposeCallback
......@@ -67,6 +68,13 @@ class Tracker(object):
m._epsilon = 1e-3 # for amp(fp16)
m._momentum = 0.97 # 0.03 in pytorch
anno_file = self.dataset.get_anno()
clsid2catid, catid2name = get_categories(
self.cfg.metric, anno_file=anno_file)
self.ids2names = []
for k, v in catid2name.items():
self.ids2names.append(v)
self.status = {}
self.start_epoch = 0
......@@ -180,7 +188,7 @@ class Tracker(object):
timer.toc()
save_vis_results(data, frame_id, online_ids, online_tlwhs,
online_scores, timer.average_time, show_image,
save_dir, self.cfg.num_classes)
save_dir, self.cfg.num_classes, self.ids2names)
frame_id += 1
return results, frame_id, timer.average_time, timer.calls
......@@ -290,7 +298,7 @@ class Tracker(object):
online_ids, online_tlwhs, online_scores = None, None, None
save_vis_results(data, frame_id, online_ids, online_tlwhs,
online_scores, timer.average_time, show_image,
save_dir, self.cfg.num_classes)
save_dir, self.cfg.num_classes, self.ids2names)
frame_id += 1
# thus will not inference reid model
continue
......@@ -338,7 +346,7 @@ class Tracker(object):
(frame_id + 1, online_tlwhs, online_scores, online_ids))
save_vis_results(data, frame_id, online_ids, online_tlwhs,
online_scores, timer.average_time, show_image,
save_dir, self.cfg.num_classes)
save_dir, self.cfg.num_classes, self.ids2names)
elif isinstance(tracker, JDETracker):
# trick hyperparams only used for MOTChallenge (MOT17, MOT20) Test-set
......@@ -369,7 +377,7 @@ class Tracker(object):
timer.toc()
save_vis_results(data, frame_id, online_ids, online_tlwhs,
online_scores, timer.average_time, show_image,
save_dir, self.cfg.num_classes)
save_dir, self.cfg.num_classes, self.ids2names)
elif isinstance(tracker, OCSORTTracker):
# OC_SORT Tracker
online_targets = tracker.update(pred_dets_old, pred_embs)
......@@ -390,7 +398,7 @@ class Tracker(object):
(frame_id + 1, online_tlwhs, online_scores, online_ids))
save_vis_results(data, frame_id, online_ids, online_tlwhs,
online_scores, timer.average_time, show_image,
save_dir, self.cfg.num_classes)
save_dir, self.cfg.num_classes, self.ids2names)
else:
raise ValueError(tracker)
frame_id += 1
......
ppdet/modeling/mot/utils.py
浏览文件 @ 697dd72e
......@@ -152,7 +152,8 @@ def save_vis_results(data,
average_time,
show_image,
save_dir,
num_classes=1):
num_classes=1,
ids2names=[]):
if show_image or save_dir is not None:
assert 'ori_image' in data
img0 = data['ori_image'].numpy()[0]
......@@ -167,7 +168,8 @@ def save_vis_results(data,
online_ids,
online_scores,
frame_id=frame_id,
fps=1. / average_time)
fps=1. / average_time,
ids2names=ids2names)
else:
online_im = plot_tracking(
img0,
......@@ -175,7 +177,8 @@ def save_vis_results(data,
online_ids,
online_scores,
frame_id=frame_id,
fps=1. / average_time)
fps=1. / average_time,
ids2names=ids2names)
if show_image:
cv2.imshow('online_im', online_im)
if save_dir is not None:
......
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