songtianhui

score predict module输出的score可能可以参考？sigmoid一下

-1 的情况一般是这个 sequence 已经跑过了，可以看一下测试结果输出文件夹，有需要的话删除一下就行

测试结果会缓存在 `test/results_plots` 里，在相同参数时会直接拿上次计算结果，把这个删掉就行

There is no implementation of such pipeline.

具体报错是什么？ 我们最近刚更新了两个新模型

这段代码包含了两个函数：map_box_back和clip_box，这两个函数通常在计算机视觉或物体跟踪领域中使用，特别是在处理目标检测和目标跟踪的坐标映射和约束时。 map_box_back函数 map_box_back函数的作用是将一个预测得到的边界框(pred_box)从一个缩放后的坐标空间映射回原始图像的坐标空间。通常，在对象跟踪中，为了提高计算效率，可能会对搜索区域(search region)进行缩放。一旦得到缩放区域内目标的预测位置，我们需要将这个位置映射回原始图像的大小，以便能够正确地定位目标。 参数说明： self: 代表当前对象的实例。 pred_box: 一个包含预测边界框的中心点坐标(cx, cy)和宽高(w, h)的列表。 resize_factor: 缩放因子，表示原始图像与搜索区域的尺寸比例。 函数步骤： 计算上一状态(self.state)的中心点坐标（cx_prev, cy_prev）。 从pred_box中获取预测的中心点坐标和宽高。 根据缩放因子计算缩放后搜索区域的一半尺寸(half_side)。 将预测的中心坐标(cx, cy)映射回原始坐标空间，得到实际的坐标(cx_real, cy_real)。 返回映射后的边界框左上角坐标和宽高。 clip_box函数 clip_box函数的作用是将边界框(box)裁剪到图像边界内，确保边界框不超出图像的范围。这是在目标检测和跟踪中常见的操作，以避免边界框超出图像导致错误。 参数说明： box: 一个包含边界框左上角坐标(x1, y1)和宽高(w, h)的列表。 H:...

您好，我在1080ti上测试结果是正常的。您再尝试一下其他机器，我也尽量找4090或a100机器测试一下。 或者您可以再多附上一些环境信息和运行log？

The progressive part has not been supported, very sorry for the delay! I will try my best to sort out the code and release it as soon as possible, within...

不用解压，直接 `torch.load('xxx.pth.tar')`

Oops. It is not included now, and I will add it soon. But you can refer to https://github.com/botaoye/OSTrack/blob/main/lib/test/evaluation/tnl2kdataset.py