EGDTrack RGB+Depth多模态目标跟踪

本科毕业论文，采用边缘引导的单目深度估计网络EG-BTS，制作一个coco2017RGBD数据集，用于融合深度信息的多模态目标跟踪。并且在DepthTrack测试集上取的了很好的效果。 开源以供学习，有任何问题欢迎联系

本科毕业论文，代码将在5月份更新，soon EGDTrack和DiMP在DepthTrack测试集上困难示例 EGDTrack在DepthTrack测试集上不同轮数的F分数结果展示

目录

• 上手指南
  • 开发前的配置要求
  • 安装步骤
• 文件目录说明
• 部署
• 使用到的框架
• 版本控制
• 作者

上手指南

开发前的配置要求

1. ubuntu20
2. python 3.7

安装步骤

1. 克隆仓库
2. 参考README.md去安装环境，然后再参考README.md环境

文件目录说明

├── LICENSE.txt
├── README.md
├── /dataset
│  ├── /data
│  │  ├── /nyu2_test
│  │  ├── /nyu2_train
│  │  ├── ......
│  ├── /depthtrack
│  │  ├── /test
│  │  └── /train
│  │  │  ├── /adapter02_indoor
│  │  │  │  ├── /color
│  │  │  │  ├── /depth
│  ├── /COCO
│  │  ├── /annotations
│  │  ├── /train2017
│  │  │  ├── /color
│  │  │  ├── /depth
├── /EG-BTS
├── /Track

使用到的框架

• BTS
• DeT

版本控制

该项目使用Git进行版本管理。可在code中查看可用版本，以及提出issue

作者

email:[email protected]

版权说明

该项目签署了MIT 授权许可，详情请参阅 LICENSE.txt