前言

昨天有人给我发co-tracker开源，秉持着一贯好奇与好学的心态。尝试自己搭建环境跑跑demo看看效果。

git链接：https://github.com/facebookresearch/co-tracker

本机环境：ubuntu 18.04 cuda 11.7

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一、Anaconda安装

推荐参考链接：https://blog.csdn.net/chloexxx/article/details/108736074

1、anaconda安装

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

安装完成后：

2、验证anaconda是否安装成功

anaconda

出现下图说明安装成功

3、创建新的虚拟环境

以我的为例：

conda create -n Co-Trakcer python=3.7

4、激活虚拟环境：

conda activate Co-Trakcer

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二、安装PyTorch and TorchVision with CUDA support

根据链接https://pytorch.org/get-started/locally/

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

由于网络波动有时会超时，多试几次

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三、根据提示安装

1、安装CoTracker及其依赖项

git clone https://github.com/facebookresearch/co-tracker
cd co-tracker
pip install -e .
pip install opencv-python einops timm matplotlib moviepy flow_vis

2、下载模型权重

mkdir checkpoints
cd checkpoints
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/cotracker/cotracker_stride_4_wind_8.pth
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/cotracker/cotracker_stride_4_wind_12.pth
wget https://dl.fbaipublicfiles.com/cotracker/cotracker_stride_8_wind_16.pth
cd ..

3、运行demo

如果提示缺少库，安装相应的库就行

python demo.py --grid_size 10

4、等待几秒钟计算

计算完成，提示保存了video

5、video