企业官网建设流程全解析

一、实验概述

本次实验基于 ECCV2022 开源视觉跟踪算法FEARTracker（仓库地址：https://github.com/PinataFarms/FEARTracker）完成本地环境部署，选用Anti-UAV 无人机平视小目标数据集开展可见光、红外多模态视频跟踪测试，验证该跟踪器在地面水平正视场景下微小无人机目标的跟踪稳定性，全程完成环境配置、标注解析、批量视频推理、结果可视化输出全流程实验。

二、实验环境部署流程

（一）虚拟环境准备

1. 本地创建 Python3.7 专用虚拟环境py37fear，在 Anaconda Prompt 执行激活命令：

cmd

conda activate py37fear

1. 切换至项目根目录（代码存放路径）：

cmd

cd D:\fear\FEARTracker-main\FEARTracker-main

1. 配置 Python 环境变量，保证项目内部模块正常导入：

cmd

set PYTHONPATH=.

（二）项目依赖完整部署

依据项目requirements.txt批量安装视觉、深度学习相关依赖，同步离线安装got10k数据集工具、Facebookmobile_cv轻量化网络库，解决 Github 网络访问失败导致的模块缺失问题，完成opencv、imageio、hydra、pytorch、fire等全部依赖包适配安装，消除ModuleNotFoundError类报错。

（三）推理脚本使用规范

项目提供demo_video.py单视频推理脚本，标准运行指令格式：

cmd

python demo_video.py --initial_bbox=[x,y,w,h] --video_path=视频完整路径 --output_path=结果保存路径

参数说明：

1. --initial_bbox：目标初始化框，格式固定[左上角横坐标x,左上角纵坐标y,框宽度w,框高度h]；
2. --video_path：待跟踪原始视频完整本地路径；
3. --output_path：带跟踪框结果视频输出路径，统一存放至项目outputs文件夹中。

• 总结：以上是环境配置，如果自己手动配置会出现一系列问题，所以推荐使用mimo code这是小米新推出小米推出的终端 AI 编程助手，可在终端中高效编写、管理代码，并支持多轮对话和持续记忆功能。在其中输入你下载的GitHub文件地址将其一键部署，即可部署成功直接使用。
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