写这篇程序复现文档的原因是：自己是个新手，在不会python、 tensorflow、pycharm编译器使用、 deepsort的前提下，大量查阅现存文档，没有一个让我从头到尾无障碍的复现。整理一下就当做个笔记了！
下载资源
1、下载项目代码：https://github.com/nwojke/deep_sort
2、下载数据集：https://motchallenge.net/data/MOT16/（选择Get all data)
3、预训练权重下载：网盘 提取码：icbp。里面包含mars-small128
数据集介绍
deep_sort中新建工程文件夹MOT16 、resources结构如下：
1、其中，det.txt中每行一个标注，代表一个检测物体
1、第几帧（可以看到img1中共600帧图）
2、目标运动轨迹编号（在目标文件中都为-1）
3、 <bb_* >：bbox的坐标尺寸
4、 分类的置信度分数
5、 <x, y, z> ：用于3D检测，2D检测总是为1
2、 img1：这个目录就是把视频一帧帧抽取出来的图片，总共600张。文件命名从000001.jpg到000600.jpg。
3、 gt文件夹下只有一个文件，gt.txt
第1个值：视频帧号
第2个值：目标运动轨迹的ID号
第3-6值：bbox坐标（x, y, w, h）
第7个值：目标轨迹是否进入考虑范围（0：忽略， 1：active）
第8个值：该轨迹对应的目标种类
第9个值：box的visibility ratio，表示目标运动时被其他目标box包含/覆盖或者目标之间box边缘裁剪情况。
此处参考博客《deep sort》复现过程
运行程序
1、
在pycharm中，打开terminal，切换到deep_sort_app.py的路径下：
如果需要查询函数deep_sort_app.py的输入参数解释：
这些可选参数解释如下：
–sequence_dir：视频切成图片序列的文件夹，包含帧序列，每一帧的帧号、目标的bbox
–detection_file：检测的权重文件 .npy
–output_file：输出类似于gt.txt的文件格式，轨迹不再是默认-1，发生变化
–min_confidence：检测结果阈值。低于这个阈值的检测结果将会被忽略
–nms_max_overlap：非极大抑制的阈值
–max_cosine_distance：余弦距离的控制阈值
–nn_budget：描述的区域的最大值
–display：显示目标追踪结果
其中–sequence_dir、–detection_file两个参数为必填项。
2、运行
按照作者在readme中的代码进行运行：
(还不知道如何在terminal中换行输入，所以把参数都写在一行了。
python deep_sort_app.py --sequence_dir=./MOT16/test/MOT16-06 --detection_file=./resources/detections/MOT16_POI_test/MOT16-06.npy --min_confidence=0.3 --nn_budget=100 --display=True
运行中报错：
File “deep_sort_app.py”, line 264, in
args.max_cosine_distance, args.nn_budget, args.display)
File “deep_sort_app.py”, line 209, in run
f = open(output_file, ‘w’)
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘/tmp/hypotheses.txt’
检查程序中代码：
发现output_file的默认输出地址为："./tmp/hypotheses.txt"。但是我的电脑中并无此地址。
再运行就不会报错了！
python tools/generate_detections.py --model=resources/networks/mars-small128.pb --mot_dir=./MOT16/train --output_dir=./resources/detections/MOT16_train
其中，–model为mars-small128.pb
–motdir 为MOT数据集
–output_dir 为生成的detections
