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researchmm / TracKit

[ECCV'20] Ocean: Object-aware Anchor-Free Tracking
MIT License
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配置文件中的RANGE: 1 ， USE: 60000作用是什么？ #66

Closed codylcs closed 3 years ago

codylcs commented 3 years ago

[您好，配置文件的两个参数RANGE，USE是起什么作用呢？训练的时候哪里用到了（搜了下整个项目，没有找到两个参数）？]

codylcs commented 3 years ago

self.frame_range = info.RANGE self.num_use = info.USE 代码找到了，疑问还在，这两个参数可以改动吗？会有什么影响？

JudasDie commented 3 years ago

self.frame_range = info.RANGE self.num_use = info.USE 代码找到了，疑问还在，这两个参数可以改动吗？会有什么影响？

hi，可以改动，frame range确定了合适的搜索范围，num_use是使用的训练量，至于结果可能只能看下实验结果，不合适的选pair搜索范围会让结果变低。

codylcs commented 3 years ago

self.frame_range = info.RANGE self.num_use = info.USE 代码找到了，疑问还在，这两个参数可以改动吗？会有什么影响？

hi，可以改动，frame range确定了合适的搜索范围，num_use是使用的训练量，至于结果可能只能看下实验结果，不合适的选pair搜索范围会让结果变低。

感谢回复，看代码了，是多个数据集混合训练的时候，先针对单个数据集扩充到self.num_use大小，再进行shuffle，所有数据集添加完后再进行shuffle，而self.frame_range是指的是单个视频x和z的跨帧搜索范围，这里的话如果用单个数据集，并改变了数据集视频数量时，设置num_use为数据集的视频个数是合理的，可以这么理解吧？（题外，不看OCEAN的指标的话，泛化能力还是比SIAMFC++好的，尽管都用的是anchor free）

JudasDie commented 3 years ago

self.frame_range = info.RANGE self.num_use = info.USE 代码找到了，疑问还在，这两个参数可以改动吗？会有什么影响？

hi，可以改动，frame range确定了合适的搜索范围，num_use是使用的训练量，至于结果可能只能看下实验结果，不合适的选pair搜索范围会让结果变低。

感谢回复，看代码了，是多个数据集混合训练的时候，先针对单个数据集扩充到self.num_use大小，再进行shuffle，所有数据集添加完后再进行shuffle，而self.frame_range是指的是单个视频x和z的跨帧搜索范围，这里的话如果用单个数据集，并改变了数据集视频数量时，设置num_use为数据集的视频个数是合理的，可以这么理解吧？（题外，不看OCEAN的指标的话，泛化能力还是比SIAMFC++好的，尽管都用的是anchor free）

如果单个数据集特别大话设置为数据集数量还是有点难搞，如果数据集太小设置为数据集数量可能会没收敛，我一般设置为20w，比如我在AntiUAV或者VISTRONE上面fintune时候。另外如果不考虑VOT的话，你可以试试训练20epoch，然后把end学习率从0.00001调到0.0005，应该结果差不多。Ocean比siamfc++在一些比较难的情况下可能会稳定点，比如你可以看oceanplus的paper里面测试base tracker在VOT2020这种很stable的测试方法下面，ocean还是比大多数siamese稳定的。 image

codylcs commented 3 years ago

谢谢您的建议，使用OCEAN的目的是针对特定场景的，暂时不考虑通用的目标跟踪， 另有关于数据集crop的疑问： 数据集预处理的时候，需要预先使用par_crop.py生成X.jpg和Z.jpg，而训练加载数据集做数据增强的时候又没有用到z.jpg， template, , = self._augmentation(template_image, template_box, self.template_size) search, bbox, dag_param = self._augmentation(search_image, search_box, self.search_size, search=True) line_97,98 这是出于什么目的啊？数据增强的话做shift,坐标肯定也不是原有z.jpg目标的坐标了

JudasDie commented 3 years ago

谢谢您的建议，使用OCEAN的目的是针对特定场景的，暂时不考虑通用的目标跟踪， 另有关于数据集crop的疑问： 数据集预处理的时候，需要预先使用par_crop.py生成X.jpg和Z.jpg，而训练加载数据集做数据增强的时候又没有用到z.jpg， template, , = self._augmentation(template_image, template_box, self.template_size) search, bbox, dag_param = self._augmentation(search_image, search_box, self.search_size, search=True) line_97,98 这是出于什么目的啊？数据增强的话做shift,坐标肯定也不是原有z.jpg目标的坐标了

其实生成数据集时候，你可以取消掉代码里面生成z的部分，只保留x就行。z其实就是x中心那块，所以直接加载x然后center crop就好。

codylcs commented 3 years ago

谢谢，那就不生成z.jpg了，小图片真的太占空间了，泪奔，如果可以提供youtube_BB的原始视频的百度云下载链接就更好了，这个原始数据集太大了，没有合适的渠道拿到，如果数据集只有10G的话，下载没多大问题，您那还有原始视频云盘链接吗？

JudasDie commented 3 years ago

谢谢，那就不生成z.jpg了，小图片真的太占空间了，泪奔，如果可以提供youtube_BB的原始视频的百度云下载链接就更好了，这个原始数据集太大了，没有合适的渠道拿到，如果数据集只有10G的话，下载没多大问题，您那还有原始视频云盘链接吗？

我这边也没，之前是在公司下载的，我记得好像很多个T，云盘估计都放不下。

codylcs commented 3 years ago

谢谢，那就不生成z.jpg了，小图片真的太占空间了，泪奔，如果可以提供youtube_BB的原始视频的百度云下载链接就更好了，这个原始数据集太大了，没有合适的渠道拿到，如果数据集只有10G的话，下载没多大问题，您那还有原始视频云盘链接吗？

我这边也没，之前是在公司下载的，我记得好像很多个T，云盘估计都放不下。

100多个G，那就用公开的Crop_511吧，感谢回复，祝科研顺利，问题就此关闭了