我们在 tools/ 目录下提供了很多有用的工具。

MOT 测试时参数搜索¶

tools/analysis_tools/mot/mot_param_search.py 可以搜索 MOT 模型中 tracker 的参数。它与 tools/test.py 的使用方式相同，但配置上有所不同。

下面是修改配置的示例：

定义要记录的期望评估指标。

例如，你可以将 evaluator 定义为：
```
test_evaluator=dict(type='MOTChallengeMetrics', metric=['HOTA', 'CLEAR', 'Identity'])
```
当然，你也可以自定义 test_evaluator 中 metric 的内容。你可以自由选择 ['HOTA', 'CLEAR', 'Identity'] 中的一个或多个指标。

定义要搜索的参数及其取值。

假设你有一个 tracker 的配置如下：

model=dict(
    tracker=dict(
        type='BaseTracker',
        obj_score_thr=0.5,
        match_iou_thr=0.5
    )
)

如果你想要搜索 tracker 的参数，只需将其值改为一个列表，如下所示：

model=dict(
    tracker=dict(
        type='BaseTracker',
        obj_score_thr=[0.4, 0.5, 0.6],
        match_iou_thr=[0.4, 0.5, 0.6, 0.7]
    )
)

然后，脚本将测试一共12种情况并且记录结果。

MOT 误差可视化¶

tools/analysis_tools/mot/mot_error_visualize.py 可以为多目标跟踪可视化错误。

该脚本需要推断的结果作为输入。默认情况下，红色边界框表示误检（false positive），黄色边界框表示漏检（false negative），蓝色边界框表示ID切换（ID switch）。

python tools/analysis_tools/mot/mot_error_visualize.py \
    ${CONFIG_FILE}\
    --input ${INPUT} \
    --result-dir ${RESULT_DIR} \
    [--output-dir ${OUTPUT}] \
    [--fps ${FPS}] \
    [--show] \
    [--backend ${BACKEND}]

RESULT_DIR 中包含了所有视频的推断结果，推断结果是一个 txt 文件。

可选参数：

OUTPUT：可视化演示的输出。如果未指定，--show 是必选的，用于即时显示视频。
FPS：输出视频的帧率。
--show：是否即时显示视频。
BACKEND：用于可视化边界框的后端。选项包括 cv2 和 plt。

浏览数据集¶

tools/analysis_tools/mot/browse_dataset.py 可以可视化训练数据集，以检查数据集配置是否正确。

示例：

python tools/analysis_tools/browse_dataset.py ${CONFIG_FILE} [--show-interval ${SHOW_INTERVAL}]

可选参数：

SHOW_INTERVAL: 显示的间隔时间（秒）。
--show: 是否即时显示图像。