PoseFlow/tracker.py 内部变量anno_dir未找到

[gnnbest]

您好，在运行 python tracker.py --dataset=val 时：

问题：tracker.py内部语句：anno_dir = "./posetrack_data/annotations/{}".format(dataset)这个目录找不到呢？里面放置的是什么格式文件？如果用自己的图像，这个是自己生成的吗？怎么生成呢？谢谢🙏， 看名字好像是标注文件呢，但是预测的时候还需要标注文件吗？

前提：已经可以得到一系列图像的姿态估计结果alpha-pose-results.json文件，python deepmatching.py也可成功运行得到.txt文件

[Fang-Haoshu]

@YuliangXiu

[YuliangXiu]

This folder is for annotation files of the PoseTrack dataset, you can download from posetrack

[my-hello-world]

@YuliangXiu 你好，不好意思又来打扰您。我已经下载了PoseTrack dataset。 但是我也出现了类似的错误： ./posetrack_data/images/test/000753_mpii_test/000084.jpg 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [03:35<00:00, 216.00s/it] 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 66.44it/s] 0%| | 0/1 [00:00<?, ?it/s]Exception KeyError: KeyError(<weakref at 0x7f342d8b93c0; to 'tqdm' at 0x7f342b0a72d0>,) in <bound method tqdm.del of 0%| | 0/1 [00:00<?, ?it/s]> ignored Traceback (most recent call last): File "tracker.py", line 268, in imgs = [] KeyError: 'annolist' 我查看了一下： with open(os.path.join(anno_dir,name)) as f: annot = json.load(f) print(annot.keys()) imgs = [] for img in annot['annolist']: imgs.append(img['image'][0]['name']) annot的键是：dict_keys(['images', 'categories']).，并没有'annolist'这个键。想问下这个键里存的是什么信息？是不是我需要对014529_mpii_test.json'进行处理？ 前提：我的文件是 './posetrack_data/annotations/test/014529_mpii_test.json' 我的步骤： 成功执行python matching.py --orb=1 后。

1. 用alphapose处理imges/test/014529_mpii_test内的图片，
2. alpha-pose-results.json文件后，执行track.py 出现此问题。 3.deepmatching是什么作用呢？

[my-hello-world]

@gnnbest 请问您跑通了吗？能分享下这个问题怎么解决的嘛？谢谢！

[YuliangXiu]

@my-hello-world alphapose 出来的 json是需要做一点调整的，具体sample.json 格式，参见README

[my-hello-world]

我有做调整，格式是一样的。 迷惑的是: 1."keypoint”里存的是和alphapose的输出(位置+检测得分）一样的吗？51个数字，17个关键点*3。 2.需不需要再运行什么了？annotations里相应的.json文件，没有"annolist"这个键。 3.tracker.py 生成了track.npy，如何查看运行的到的结果图呢？

实在是不好意思，因为刚接触这个方向和这方面的知识。很多东西不懂，麻烦您了~🌞🌞🌞🌞

[YuliangXiu]

“annolist” 是最终结果json 里面的一个key，track.npy 只是一个中间结果，我这套 code 现在只是用在PoseTrack Dataset 上，所以有很多地方写的不是很通用，因此如果是你自己的数据集，可能有没法从头执行到尾，我们正在做一个更通用的接口，不过需要一点时间，最近在准备 deadline，所以会稍微晚一点放出来，我建议你可以看一下tracker.py的代码然后自己改一下，或者等我们把通用接口写好，到时候我会告诉你的。

[my-hello-world]

（有点尴尬）是的呀。我也是初步在PoseTrack Dataset运行，运行了test的某组视频祯。 1.您说的"最终结果"是指？？annotations内的吗？ 2.我alpha-pose-test.json和annotation内的json都没有annolist这个key呀？这个key存储的是什么内容呢？ 😨😨😨😨😨😨

[YuliangXiu]

现有的是在全数据集上跑的，最终结果就是tracker.py 最终的生成结果，是许多个json 文件，每一个对应posetrack dataset 中一个视频，annolist 是需要生成的，所以既不在alpha-pose-test.json 也不再annotation 里面，我还是建议你看一下原code，我都有写注释的

[my-hello-world]

嗯嗯，我正在看源码的，就是很迷惑annolist如何生成的。现在在看tracker.py。

[lianuo]

@my-hello-world 我也在搞这个，想把alphapose和poseflow跑通，不过这俩数据格式有差别，还是有点头疼、

[YuliangXiu]

PoseFlow(General Version) has already been released, now you can do pose tracking on any private dataset, the new version also supports pose tracking results visualization.

[my-hello-world]

非常感谢 @YuliangXiu