1. 前言
AB3MOT是經(jīng)典的3D多目標(biāo)跟蹤框架，將2D卡爾曼推廣到了3D,并將2D IOU匹配推廣到了3D。由于論文的原理基本上與2D相同所以作者在文中沒(méi)有敘述很多細(xì)節(jié)，要理解具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，只能看代碼。
項(xiàng)目代碼
論文地址
2.環(huán)境配置
anaconda 官網(wǎng)下載
KITTI數(shù)據(jù)集 KITTI這是會(huì)發(fā)現(xiàn)很大如果簡(jiǎn)單測(cè)試可以先不下載，我是先按照README測(cè)試了QuickDemo后，最后測(cè)試的完整數(shù)據(jù)集，因?yàn)樾@網(wǎng)很貴，或者凌晨下載，凌晨不要錢(qián)，總之你如果下載數(shù)據(jù)集不方便可以跳過(guò)繼續(xù)看。
參考鏈接1：
ubuntu18.04配置AB3DMOT多目標(biāo)跟蹤算法，詳細(xì)配置流程–曖昧的呆呆貓
按照官方README一步一步來(lái)，遇到問(wèn)題參考“參考鏈接1”，最后添加環(huán)境變量：
sudo gedit ~/.bashrc
加入
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:/home/rock/AB3DMOT
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:/home/rock/AB3DMOT/Xinshuo_PyToolbox
注意rock是我的用戶名字，改成你的，還要注意文件夾結(jié)構(gòu)的對(duì)應(yīng)
source ~/.bashrc
3.QuickDemo
此時(shí)準(zhǔn)備好環(huán)境后直接運(yùn)行QuickDemo會(huì)報(bào)錯(cuò)，因?yàn)槲募a存在問(wèn)題，首先是需要OXTS數(shù)據(jù)集文件
KITTI官網(wǎng)下載。并在AB3MOT/data/KITTI/目錄下新建tracking文件夾，此時(shí)提醒你已有文件夾，刪除重建好了，因?yàn)樵嫉膩G失了
將下載好的文件解壓進(jìn)去，最好使用linux的標(biāo)準(zhǔn)的解壓命令Ubuntu 常用解壓與壓縮命令-蕉叉熵
，有時(shí)解壓由于編碼問(wèn)題也會(huì)出現(xiàn)莫名bug.
你可以看到data目錄下有個(gè)mini的文件夾，復(fù)制里面訓(xùn)練集與測(cè)試集的calib與image_02到相應(yīng)的tracking文件夾下
此時(shí)運(yùn)行README的QuickDemo還是報(bào)錯(cuò)，哎（當(dāng)時(shí)我在想不是吧大佬的代碼這么多bug!!!），后來(lái)我發(fā)現(xiàn)讀懂代碼是復(fù)現(xiàn)大佬代碼的第一道門(mén)檻，嘿嘿
修改代碼，
因?yàn)閙ini數(shù)據(jù)集不全，所以把AB3MOT/AB3MOT_libs/utils.py中驗(yàn)證集的參數(shù)改為
為什么呢，看下圖，因?yàn)閺?fù)制的mini只有這兩個(gè)，原始代碼是完整KITTI數(shù)據(jù)集的
此時(shí)運(yùn)行，發(fā)現(xiàn)成功了結(jié)果在AB3MOT/results/KITTI/pointrcnn_val_H1_thres
分別是圖片與視頻，由于圖片很少所以視頻很短，接下來(lái)需要下載KITTI數(shù)據(jù)集，復(fù)現(xiàn)長(zhǎng)的視頻序列。
4.KITTI數(shù)據(jù)集測(cè)試
剛開(kāi)始你會(huì)發(fā)現(xiàn)官網(wǎng)讓你下載完整數(shù)據(jù)集，然后看到數(shù)據(jù)集大小，就勸退了，后來(lái)經(jīng)過(guò)細(xì)細(xì)閱讀代碼，我發(fā)現(xiàn)只需要下載15G的圖像數(shù)據(jù)即可：
并不需要雷達(dá)的35GB除非你想可視化點(diǎn)云的。因此我只下載左相機(jī)的，一定看清楚左相機(jī)，數(shù)據(jù)集后面也有描述。漫長(zhǎng)的等待，其實(shí)就是吃了飯的功夫，嘿嘿～
刪除tracking中原先的圖像數(shù)據(jù)，解壓新的。剩下的跟QuickDemo的命令一樣，結(jié)果存放位置也一樣。
python3 main.py --dataset KITTI --split val --det_name pointrcnn
python3 scripts/post_processing/trk_conf_threshold.py --dataset KITTI --result_sha pointrcnn_val_H1
python3 scripts/post_processing/visualization.py --result_sha pointrcnn_val_H1_thres --split val
打開(kāi)就是結(jié)果的視頻了，0001.mp4見(jiàn)復(fù)現(xiàn)結(jié)果，接下來(lái)慢慢研究，嘿嘿文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-779385.html
復(fù)現(xiàn)結(jié)果
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到了這里，關(guān)于【論文復(fù)現(xiàn)】AB3DMOT: A Baseline for 3D Multi-Object Tracking and New Evaluation Metrics的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
