cannot generate the correct detections files with extracted reid features with the script ReID_feature_extraction.py

[ColaZHZ]

The results that used the data set downloaded from Baidu Cloud Disk provided by you is correct. But when I used the script ReID_feature_extraction.py to generate the detections files with extracted reid features,the finnal test result seems to be wrong. 这是我用脚本生成的数据集跑出的结果 说明： 1、由于我下载的MOT17数据集不包含video，因此我对您原来提供的脚本ReID_feature_extraction.py进行了简单的修改。原本的参数frame是从视频中获取的，我更改为直接使用img1中的图片来代替原本的frame。 2、在配置文件MOT-Strongerbaseline.yml中我使用的模型为"/root/LPC_MOT/models/reid_model_with_MOT17_traindata.pth" 同时我想请问results_reid_wo_traindata和results_reid_with_traindata的区别是什么

[daip13]

The results that used the data set downloaded from Baidu Cloud Disk provided by you is correct. But when I used the script ReID_feature_extraction.py to generate the detections files with extracted reid features,the finnal test result seems to be wrong. 这是我用脚本生成的数据集跑出的结果 说明： 1、由于我下载的MOT17数据集不包含video，因此我对您原来提供的脚本ReID_feature_extraction.py进行了简单的修改。原本的参数frame是从视频中获取的，我更改为直接使用img1中的图片来代替原本的frame。 2、在配置文件MOT-Strongerbaseline.yml中我使用的模型为"/root/LPC_MOT/models/reid_model_with_MOT17_traindata.pth" 同时我想请问results_reid_wo_traindata和results_reid_with_traindata的区别是什么

1. 你好，我记得对于ReID特征提取，如果直接从图片中提取会比从video中提取，performance差一些。这是因为我们当时在finetune ReID模型的时候，经过了一遍original_img->video, video->img的过程，后来我们也注意到了基于original_img与基于img提取特征的性能差异。我理解这个是可以通过重新finetune ReID模型解决的。所以当时就没有再训一个基于original_img的ReID模型了。
2. results_reid_wo_traindata和results_reid_with_traindata的区别是，在finetune ReID模型的时候有没有用到MOT17 训练数据集，前者表示没有用到MOT17训练数据集的数据finetune ReID，后者表示有。这个论文中有提到。