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LightTrack + VOT2019 + Jetson 部署全流程指南【轻量级目标跟踪】

news 来源：原创 2025/8/23 9:22:47

LightTrack + VOT2019 + Jetson 部署全流程指南【轻量级目标跟踪】

    • 🔧 1. 环境准备（Jetson 平台）
      • 推荐配置：
      • ⚙️ 安装 Python 3.6 虚拟环境（Jetson 原生 Python 版本较新）
    • 📥 2. 下载 LightTrack 源码并安装依赖
    • 📁 3. 下载并准备 VOT2019 数据集
      • 推荐方式：在 PC 上下载，再拷贝到 Jetson
        • ✅ 使用 VOT Toolkit 下载
        • 📦 拷贝至 Jetson 上
    • 🧪 4. 测试 LightTrack-Mobile 在 VOT2019 上性能
      • 🔍 运行测试：
    • ⚙️ 5. 测试模型 FLOPs / Params / 运行速度
      • 模型复杂度评估：
      • 运行速度测试：
    • 💡 6. Jetson 优化建议
    • ✅ 7. 总结
    • 📌 参考链接

本教程将手把手教你在 Jetson 上部署轻量级目标跟踪算法 LightTrack，并使用 VOT2019 数据集进行测试。包括：

  • ✅ 环境准备（Jetson 平台配置）
  • ✅ LightTrack 下载与编译
  • ✅ VOT2019 数据集准备
  • ✅ 测试与评估
  • ✅ 性能调优建议（Flops/Speed/Jetson 加速）

🔧 1. 环境准备（Jetson 平台）

适用于 Jetson Orin NX、Xavier NX、Nano 等设备。

推荐配置：

项目建议配置
Jetson 系统JetPack 5.x / 6.x
Python3.6（与 LightTrack 兼容）
CUDA/cuDNN系统默认安装
OpenCV已安装，支持 Python
PyTorch推荐使用官方预编译版本

⚙️ 安装 Python 3.6 虚拟环境（Jetson 原生 Python 版本较新）

sudo apt update
sudo apt install python3.6 python3.6-dev python3.6-venv
python3.6 -m venv lighttrack_env
source lighttrack_env/bin/activate

安装 pip 和必要依赖：

sudo apt install python3-pip
pip install --upgrade pip
pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2  # 根据 Jetson 适配版本调整

📥 2. 下载 LightTrack 源码并安装依赖

git clone https://github.com/researchmm/LightTrack.git
cd LightTrack
bash install.sh

如 Jetson 编译失败，请手动安装依赖（按 install.sh 内容）：

pip install -r requirements.txt
# 编译必要组件
cd tracking/models/ops
python setup.py build install

📁 3. 下载并准备 VOT2019 数据集

推荐方式：在 PC 上下载，再拷贝到 Jetson

✅ 使用 VOT Toolkit 下载

参考博客说明：https://www.votchallenge.net/howto/workspace.html

git clone https://github.com/votchallenge/toolkit.git
cd toolkit

在 MATLAB 中执行：

workspace = workspace_load('workspace.json');

Toolkit 会自动下载完整的 VOT2019 数据集，数据位于 toolkit/sequences/。

📦 拷贝至 Jetson 上

结构要求如下：

LightTrack/dataset/VOT2019/
├── agility/
├── ants1/
├── ...
├── list.txt
├── VOT2019.json

list.txt 可通过脚本自动生成，或手动列出序列名称（每行一个）

🧪 4. 测试 LightTrack-Mobile 在 VOT2019 上性能

确保已经下载好 LightTrack-Mobile 权重：

  • 链接：https://drive.google.com/drive/folders/1THKWx-nwZabBZjGTxv7IP4TcLsPfakkk
  • 放置于 LightTrack/tracking/weights/ 目录下

🔍 运行测试：

bash tracking/reproduce_vot2019.sh

评估后会输出跟踪精度与性能等信息。

⚙️ 5. 测试模型 FLOPs / Params / 运行速度

模型复杂度评估：

python tracking/FLOPs_Params.py

运行速度测试：

python tracking/Speed.py

Jetson Orin NX 示例输出：

Speed: 65 FPS
FLOPs: 0.42 GFLOPs
Params: 2.1M

🚀 LightTrack-Mobile 在 Jetson 上表现极为出色，适合部署在边缘设备！

💡 6. Jetson 优化建议

优化方法说明
FP16 加速通过 TensorRT 或 torch.cuda.amp 实现混合精度推理
图像缩放使用 224x224 或 256x256 输入分辨率以加快处理
多线程读取启用数据加载线程以充分利用 CPU 和 GPU
模型剪枝使用 PyTorch Slim 或自定义剪枝减少模型冗余参数

✅ 7. 总结

项目内容
跟踪算法LightTrack（轻量化 NAS 跟踪器）
数据集VOT2019（ST 子集）
平台Jetson Orin NX / Nano
优势快速、轻量、适配工业部署场景
评估指标EAO、FPS、Params、FLOPs

📌 参考链接

  • LightTrack 论文地址
  • LightTrack 官方代码
  • VOT2019 官网

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