开源模型探索实践-环境配置与参数修改一、环境配置按照 README 说明进行基础配置。在终端中依次执行以下命令bashconda create -n aqatrack python3.8 conda activate aqatrack bash install.sh⚠️ 注意Windows 系统执行最后一行会报错此时PyCharm里面打开install.sh查看按pip逐个安装即可。接下来打开 PyCharm 创建新项目aqatrack项目路径选择主干文件的根目录并选择“现有环境”。在终端中运行以下命令设置项目路径bashpython tracking/create_default_local_file.py --workspace_dir . --data_dir ./data --save_dir ./output 将.替换为实际绝对路径注意使用反斜杠。若运行时报模块缺失使用pip install 模块名补充安装直至命令成功执行。至此环境配置完成 。二、参数修改1. 配置文件YAML基础图像尺寸256骨干网络尺寸3842. 训练参数调整位置参数说明第23行数据集名称添加所需数据集名称第29行采样比例根据实际需求调整第66行BATCH_SIZE批次默认8可按偶数上下调整如6、10显存充足时可适当上调越大越快报错CUDA out of memory疑似就是显存不够了需要下调第74行NUM_GPUS几张GPU就写几多几张卡训练的快一些第80行VAL_EPOCH_INTERVAL验证频率设置为203. 数据集配置在lib.train.data_specs中添加已分类好的训练和测试的数据集 TXT 文件不需要起始帧范围修改lib.train.dataset/__init__.py添加数据集类导入pythonfrom .ootb import OOTB在lib.train.dataset目录下新增数据集读取文件ootb.py可参考现有文件结构实现例如lasot数据集读取格式的py文件。4. 基础功能修改lib.trainbase_functions.py在文件开头导入数据集类pythonfrom lib.train.dataset import OOTB, OOTB_lmdb修改names2datasets函数在第32行附近添加数据集名称在第81行附近添加数据集支持逻辑python# 添加 OOTB 数据集支持 if name OOTB: if settings.use_lmdb: print(Building OOTB from lmdb) datasets.append(OOTB_lmdb(settings.env.ootb_lmdb_dir, splittrain, image_loaderimage_loader)) else: print(Building OOTB dataset) datasets.append(OOTB(settings.env.ootb_dir, splittrain, image_loaderimage_loader))所有修改完成后即可开始训练 。