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MCFairMOT (Multi-class FairMOT)

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MCFairMOT是FairMOT的多类别扩展版本。

PP-Tracking 实时多目标跟踪系统

此外，PaddleDetection还提供了PP-Tracking实时多目标跟踪系统。PP-Tracking是基于PaddlePaddle深度学习框架的业界首个开源的实时多目标跟踪系统，具有模型丰富、应用广泛和部署高效三大优势。 PP-Tracking支持单镜头跟踪(MOT)和跨镜头跟踪(MTMCT)两种模式，针对实际业务的难点和痛点，提供了行人跟踪、车辆跟踪、多类别跟踪、小目标跟踪、流量统计以及跨镜头跟踪等各种多目标跟踪功能和应用，部署方式支持API调用和GUI可视化界面，部署语言支持Python和C++，部署平台环境支持Linux、NVIDIA Jetson等。

AI Studio公开项目案例

PP-Tracking 提供了AI Studio公开项目案例，教程请参考PP-Tracking之手把手玩转多目标跟踪。

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MCFairMOT 在VisDrone2019 MOT val-set上结果

骨干网络	输入尺寸	MOTA	IDF1	IDS	FPS	下载链接	配置文件
DLA-34	1088x608	24.3	41.6	2314	-	下载链接	配置文件
HRNetV2-W18	1088x608	20.4	39.9	2603	-	下载链接	配置文件
HRNetV2-W18	864x480	18.2	38.7	2416	-	下载链接	配置文件
HRNetV2-W18	576x320	12.0	33.8	2178	-	下载链接	配置文件

注意:

MOTA是VisDrone2019 MOT数据集10类目标的平均MOTA, 其值也等于所有评估的视频序列的平均MOTA，此处提供数据集下载链接。
MCFairMOT模型均使用4个GPU进行训练，训练30个epoch。DLA-34骨干网络的每个GPU上batch size为6，HRNetV2-W18骨干网络的每个GPU上batch size为8。

MCFairMOT 在VisDrone Vehicle val-set上结果

骨干网络	输入尺寸	MOTA	IDF1	IDS	FPS	下载链接	配置文件
DLA-34	1088x608	37.7	56.8	199	-	下载链接	配置文件
HRNetV2-W18	1088x608	35.6	56.3	190	-	下载链接	配置文件

注意:

MOTA是VisDrone Vehicle数据集4类车辆目标的平均MOTA, 该数据集是VisDrone数据集中抽出4类车辆类别组成的，此处提供数据集下载链接。
MCFairMOT模型此处使用的跟踪器是使用的ByteTracker。

MCFairMOT 在VisDrone Vehicle val-set上离线量化结果

骨干网络	压缩策略	预测时延（T4）	预测时延（V100）	配置文件	压缩算法配置文件
DLA-34	baseline	41.3	21.9	配置文件	-
DLA-34	离线量化	37.8	21.2	配置文件	配置文件

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1. 训练

使用4个GPU通过如下命令一键式启动训练

python -m paddle.distributed.launch --log_dir=./mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone/ --gpus 0,1,2,3 tools/train.py -c configs/mot/mcfairmot/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone.yml

2. 评估

使用单张GPU通过如下命令一键式启动评估

# 使用PaddleDetection发布的权重
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval_mot.py -c configs/mot/mcfairmot/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone.pdparams

# 使用训练保存的checkpoint
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval_mot.py -c configs/mot/mcfairmot/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone.yml -o weights=output/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone/model_final.pdparams

注意:

默认评估的是VisDrone2019 MOT val-set数据集, 如需换评估数据集可参照以下代码修改configs/datasets/mcmot.yml：

EvalMOTDataset:
  !MOTImageFolder
    dataset_dir: dataset/mot
    data_root: your_dataset/images/val
    keep_ori_im: False # set True if save visualization images or video

多类别跟踪结果会存于{output_dir}/mot_results/中，里面每个视频序列对应一个txt，每个txt文件每行信息是frame,id,x1,y1,w,h,score,cls_id,-1,-1, 此外{output_dir}可通过--output_dir设置。

3. 预测

使用单个GPU通过如下命令预测一个视频，并保存为视频

# 预测一个视频
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer_mot.py -c configs/mot/mcfairmot/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone.pdparams --video_file={your video name}.mp4  --save_videos

注意:

请先确保已经安装了ffmpeg, Linux(Ubuntu)平台可以直接用以下命令安装：apt-get update && apt-get install -y ffmpeg。

4. 导出预测模型

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/export_model.py -c configs/mot/mcfairmot/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone.pdparams

5. 用导出的模型基于Python去预测

python deploy/pptracking/python/mot_jde_infer.py --model_dir=output_inference/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone --video_file={your video name}.mp4 --device=GPU --save_mot_txts

注意:

跟踪模型是对视频进行预测，不支持单张图的预测，默认保存跟踪结果可视化后的视频，可添加--save_mot_txts表示保存跟踪结果的txt文件，或--save_images表示保存跟踪结果可视化图片。
多类别跟踪结果txt文件每行信息是frame,id,x1,y1,w,h,score,cls_id,-1,-1。

6. 离线量化

使用 VisDrone Vehicle val-set 对离线量化模型进行校准，运行方式：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3.7 tools/post_quant.py -c configs/mot/mcfairmot/mcfairmot_dla34_30e_1088x608_visdrone_vehicle_bytetracker.yml --slim_config=configs/slim/post_quant/mcfairmot_ptq.yml

注意:

离线量化默认使用的是VisDrone Vehicle val-set数据集以及4类车辆跟踪模型。

引用

@article{zhang2020fair,
  title={FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-Identification in Multiple Object Tracking},
  author={Zhang, Yifu and Wang, Chunyu and Wang, Xinggang and Zeng, Wenjun and Liu, Wenyu},
  journal={arXiv preprint arXiv:2004.01888},
  year={2020}
}

@ARTICLE{9573394,
  author={Zhu, Pengfei and Wen, Longyin and Du, Dawei and Bian, Xiao and Fan, Heng and Hu, Qinghua and Ling, Haibin},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  title={Detection and Tracking Meet Drones Challenge},
  year={2021},
  volume={},
  number={},
  pages={1-1},
  doi={10.1109/TPAMI.2021.3119563}
}

@article{zhang2021bytetrack,
  title={ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box},
  author={Zhang, Yifu and Sun, Peize and Jiang, Yi and Yu, Dongdong and Yuan, Zehuan and Luo, Ping and Liu, Wenyu and Wang, Xinggang},
  journal={arXiv preprint arXiv:2110.06864},
  year={2021}
}

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2. 评估

3. 预测

4. 导出预测模型

5. 用导出的模型基于Python去预测

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开源评估指数源自 OSS-Compass 评估体系，评估体系围绕以下三个维度对项目展开评估：

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