خاموش کردن تشخیص سیام موت

Translating and pinpointing

I’m translating the user's message to Persian and identifying their request to disable detection in SiamMOT, manually input a box in the first frame, and track it thereafter.

Understanding SiamMOT's framework for detection and tracking, the task involves modifying it to use a custom bounding box for tracking, highlighting necessary code alterations.

Tracing detection origins

OK, let me see. I'm clarifying that in SiamMOT, detections stem from the detection module. Now, I’m working out how to replace this with a custom bounding box for tracking.

Identifying key details

Checking if the code is open source is important. Since the assistant can't browse or read code post-cutoff, understanding SiamMOT's known model aspects is crucial.

Adjusting tracking

I’m giving a detailed explanation to modify SiamMOT code to disable detection and use a custom bounding box for tracking, highlighting necessary functions and modules.

تشخیص و ردیابی جعبه‌ها

جعبه‌های تشخیص در SiamMOT به دست می‌آیند و برای ردیابی استفاده می‌شوند. برای غیرفعال کردن تشخیص و وارد کردن جعبه اولیه، باید بخش تشخیص را غیرفعال کنید.

اضافه کردن جعبه اولیه

حالا بیایید یک جعبه حلزون شکل رسم کنیم و آن را به لیست جعبه‌های تشخیص اضافه کنیم. این جعبه بهینه شده است. خوب نگاه کن، جعبه را در فریم اول وارد می‌کنیم.

تنظیمات ردیابی

در حال بررسی الگوریتم ردیابی برای اطمینان از استفاده صحیح از جعبه اولیه و غیرفعال کردن بخش تشخیص برای ردیابی چند شیء هستم. мусулm.

در SiamMOT، جعبه‌های تشخیص (bounding boxes) از بخش تشخیص شبکه به دست می‌آیند و سپس برای ردیابی استفاده می‌شوند. اگر می‌خواهید تشخیص را غیرفعال کنید و یک جعبه اولیه به الگوریتم بدهید تا آن را ردیابی کند، می‌توانید مراحل زیر را دنبال کنید:

1. شناسایی بخش تشخیص در کد: در کد SiamMOT، بخشی وجود دارد که مسئولیت اجرای مدل تشخیص را بر عهده دارد. این بخش معمولاً شامل یک شبکه عصبی مانند RetinaNet یا Faster R-CNN است که در هر فریم جعبه‌های تشخیص را تولید می‌کند.

2. غیرفعال کردن مدل تشخیص: برای غیرفعال کردن تشخیص، می‌توانید بخش مربوط به مدل تشخیص را کامنت کنید یا حذف نمایید تا جعبه‌های تشخیص جدید تولید نشوند.

3. افزودن جعبه اولیه خود: در فریم اول، جعبه‌ای که می‌خواهید ردیابی شود را به صورت دستی تعریف کنید. این جعبه باید در قالبی باشد که الگوریتم ردیابی انتظار دارد (معمولاً مختصات x، y، عرض و ارتفاع).

4. تنظیم الگوریتم برای استفاده از جعبه اولیه: الگوریتم را طوری تنظیم کنید که به جای استفاده از جعبه‌های تشخیص، از جعبه اولیه شما به عنوان ورودی استفاده کند. این ممکن است شامل تغییر در تابعی باشد که جعبه‌های تشخیص را دریافت می‌کند.

5. به‌روزرسانی حلقه ردیابی: در حلقه اصلی ردیابی، اطمینان حاصل کنید که الگوریتم از جعبه قبلی برای پیش‌بینی موقعیت در فریم بعدی استفاده می‌کند، بدون اینکه به مدل تشخیص مراجعه کند.

نکات مهم:

• سازگاری با فرمت داده: مطمئن شوید که جعبه‌ای که تعریف می‌کنید با فرمت ورودی الگوریتم سازگار است.
• تنظیمات پیش‌پردازش و پس‌پردازش: ممکن است نیاز باشد تنظیمات مربوط به پیش‌پردازش تصاویر یا پس‌پردازش نتایج را نیز تغییر دهید تا با ساختار جدید هماهنگ شوند.
• آزمایش و ارزیابی: پس از اعمال تغییرات، الگوریتم را با مجموعه‌ای از داده‌ها آزمایش کنید تا مطمئن شوید که به درستی کار می‌کند.

مثال ساده از تغییرات در کد:

# فرض کنیم این بخش کد مسئول دریافت جعبه‌های تشخیص است
detections = model.detect(frame)

# می‌توانید این بخش را غیرفعال کرده و جعبه خود را تعریف کنید
# detections = model.detect(frame)  # غیرفعال شد
custom_box = [x, y, width, height]
detections = [custom_box]

توصیه نهایی:

بهتر است مستندات و ساختار کد SiamMOT را به دقت بررسی کنید تا دقیقا بخش‌هایی که نیاز به تغییر دارند را شناسایی کنید. همچنین، اطمینان حاصل کنید که تغییرات شما با سایر بخش‌های الگوریتم تداخل نداشته باشد.