【目标跟踪】CoTracker 环境配置

配置 CoTracker 环境

首先下载 conda,然后安装虚拟环境。

1.创建环境:如果环境不存在,你需要创建一个新的 conda 环境。可以使用以下命令创建名为 cotracker 的环境:

	conda create -n cotracker python=3.x

其中 3.x 是你想要安装的 Python 版本。

2.列出所有环境:使用 conda env list 命令来列出所有已安装的 conda 环境,确认 cotracker 环境是否存在。

3.激活环境:创建环境后,使用 conda activate cotracker 来激活该环境。

	conda activate cotracker

确保在执行这些步骤之前你已经安装了 Anaconda 或 Miniconda,并且你的命令行工具(如终端、命令提示符、Anaconda Prompt等)已经配置正确。 

然后根据官方提示从 Github 上面下载源码。
参考官方的提示,这个项目支持在 CPU 和 GPU 上运行,因此在配置环境时建议同时安装支持 CUDA 的 PyTorch 和 TorchVision
官方链接的终端命令贴出来了,需要可自行粘帖。 

	git clone https://github.com/facebookresearch/co-trackercd co-tracker-mainpip install -e .pip install matplotlib flow_vis tqdm tensorboard

 

下载模型权重

因为官方有已经训练好的权重文件,我们只需要下载下来就可以在 Demo 里面直接调用。命令也在此处。

    #在co-tracker-main下创建checkpoints目录	mkdir -p checkpointscd checkpoints#下载官方训练好的权重文件wget https://huggingface.co/facebook/cotracker/resolve/main/cotracker2.pthcd ..

或者

# 建一个 checkpoints 文件夹,从下面网址手动下载放进去:
https://huggingface.co/facebook/cotracker/resolve/main/cotracker2.pth

运行demo

安装后,您可以这样运行模型./assets/apple.mp4(结果将保存到./saved_videos/apple.mp4):

python demo.py --checkpoint checkpoints/cotracker2.pth

等待几秒钟计算 

计算完成,提示保存了video

video

 

 

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