HACTrack

HACTrack은 ByteTrack의 검출 신뢰도 점수에 상향식 2차원 자세 추정 정보를 더하여 검출 결과에 대한 정교한 외관 변화 정도를 결정하고, 이를 활용하여 다수 휴먼 추적을 수행하는 방법입니다

[Installation and Setup]

1.Baseline model인 PHALP' 모델 실행

1. 4dhumans 깃허브의 dev 브랜치를 클론합니다:

   git clone --branch dev https://github.com/shubham-goel/4D-Humans.git

2. 생성된 4D-Humans 폴더 내 Readme의 Installation and Setup을 따라 가상환경을 생성합니다. 가상환경 이름은 4D-humans입니다.

3. 생성한 4D-humans 가상환경에서 dev 브랜치의 PHALP 라이브러리를 설치합니다:

   pip install git+https://github.com/brjathu/PHALP.git@dev

4. 4D-Humans 폴더에서 PHALP'를 실행하여 제대로 설치되었는지 확인합니다:

   python track.py video.source="example_data/videos/gymnasts.mp4"

2.Test 코드 수정

1.칼만 필터를 위해 추가 라이브러리를 설치합니다:

pip install filterpy

2. 본 repository의 track.py로 track.py를 대체합니다.

3. T3DP의 '_DATA' 파일을 4D-Humans 폴더에 다운로드합니다.

4. PoseTrack21을 통해 PoseTrack 이미지와 PoseTrack21에 대한 어노테이션을 다운로드 합니다. 안내사항을 따라 이메일을 통해 토큰을 전달받은 후 다운로드 해야하므로 시간이 소요될 수 있습니다. annotations.zip파일의 PoseTrack21/posetrack_mot/mot/val 폴더를 PATH to PoseTrack21/eval/posetrack21/posetrack21/data/gt/PoseTrackReID/posetrack_data/mot에 위치시킵니다.

5. track.py의 line 69에서 PoseTrack 이미지 데이터셋 경로를 알맞게 수정합니다.

6. PHALP.py로 PATH to Anaconda/envs/4D-humans/lib/python3.10/site-packages/phalp/trackers/PHALP.py를 대체합니다.

7. HACTrack에 따라 분류된 detections을 다운로드합니다.

8. PHALP.py의 line 197의 경로는 8번 파일의 경로로 수정합니다.

9. 본 repository의 tracker.py로 PATH to Anaconda/envs/4D-humans/lib/python3.10/site-packages/phalp/external/deep_sort/tracker.py를 대체합니다.

10. 4D-Humans 폴더에서 다음 명령어를 실행합니다:

    python track.py

3.Test 결과 후처리

1. Posetrack validation 데이터셋의 170개의 시퀀스에 대한 결과는 4D-Humans/outputs/results에 시퀀스 별로 pkl로 저장됩니다.
2. 본 repository의 create_txt.py로 eval.py를 대체하고 다음 명령어로 170개의 시퀀스를 posetrack_phalp.pkl로 통합 후 txt 폴더내 170개의 txt 파일로 변환합니다:

   python create_txt.py PATH to 4D-Humans/outputs/results phalp posetrack

3. 2의 결과로 생성된 txt 폴더의 경로는 tracker 최종 결과 경로입니다.

4.PoseTrack21 데이터셋 evaluation

1. TrackEval을 다운로드하고 설치합니다:

   python setup.py install

2. 본 repository의 아래 코드를 PoseTrack21 폴더에서 실행하여 GT txt 파일을 전처리합니다. 이는 PoseTrack21에 대한 GT입니다. 이때, line 7과 9의 경로를 알맞게 수정합니다.

   python gt_processing.py

3. 본 repository의 posetrack_mot.py로 PATH to PoseTrack/eval/posetrack21/posetrack21/trackeval/datasets/posetrack_mot.py를 대체합니다.

4. posetrack_mot.py의 line 21은 추적 결과인 txt 폴더의 상위 경로로 수정합니다.

5. 추가 라이브러리 설치

    pip install shapely

6. PATH to PoseTrack/eval/posetrack21/scripts/run_mot.py로 평가를 수행합니다. 결과는 tracker 별 txt 폴더 내에 저장됩니다.