ubuntu16.04下如何训练PySOT(四)：训练、测试、运行demo、评估

下载预训练模型

从Google Drive下载，将预训练模型复制到  pretrained_models文件夹中

训练

在tools目录下打开终端，输入以下命令，即开始训练。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python -m torch.distributed.launch \
    --nproc_per_node=1 \
    --master_port=2333 \
    train.py --cfg experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/config.yaml

测试

在终端输入以下命令，开始测试 

cd experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr
python -u ../../tools/test.py 	\
	--snapshot model.pth 	\ # model path
	--dataset VOT2018 	\ # dataset name
	--config config.yaml	  # config file

运行demo

在终端输入以下命令，开始运行demo 

python tools/demo.py \
    --config experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/config.yaml \
    --snapshot experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr/model.pth \
    --video demo/bag.avi

评估

​cd experiments/siamrpn_r50_l234_dwxcorr
python ../../tools/eval.py 	 \
	--tracker_path ./results \ # result path
	--dataset OTB100        \ # dataset name
	--num 1 		 \ # number thread to eval
	--tracker_prefix 'model'   # tracker_name