VOT2018测试问题：AssertionError: D:\3.Object tracking\pysot-master\tools\../testing_dataset\VOT2018\ants1/color/00000001.jpg解决方法：将作者给定json文件里面的/color全部替换了，因为我的数据集里面的图片没有放在color文件夹里面AssertionError: D:\3.Obj

最近在做目标跟踪的训练时，需要对backbone做一个在imagenet上的预训练模型。众所周知，140GB+的imagenet数据集上训练网络很是考验算力。刚开始在单机双卡(2080Ti)上试了一下，1个epoch需要6个小时，跑完100 epoch大约100*6/24=25天。瞬间放弃单机多卡，将目光放在了多机多卡训练，特撰文记录这段时间的工作，方便以后查询。一、准备工作因为之前配置单机的深度

最近接触到了Nvidia Jetson TX2这块开发板，想入手测试一下自己的深度学习模型，因此和TX2的故事开始了！前言本人刷机多次，尝试各种大小坑：自带系统搭建环境：刚开始不想刷机，就自己手动安装cuda等包，发现很多安装包不好找，好不容易下载的torch应该是支持cuda10.0，然后无奈放弃这条路借助jetpack3.3搭建环境：只支持Ubuntu16.04的系统，实验室没有，只能用虚拟机

自己在跑JDE多目标跟踪代码时，总结的方法和教训。

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VS版本不要高于matlab能支持的最高VS版本（这个可以在R2019a/bin/win64/mexopts文件夹下可以看到），否则要在mexopts中补充相应版本的几个VS的xml文件。下载的matconvnet深度学习工具包，我这里用的是最新版本matconvnet-1.0-beta25，下载后解压放到“E:\XYL\matlab2014b”路径下。2.解压以后，msvcpp2015.xml和

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