[Docs] add quick_run.md,model_zoo.md,dataset.md #214

akiozihao · 2021-07-17T04:45:17Z

No description provided.

codecov · 2021-07-17T04:55:08Z

Codecov Report

Merging #214 (3bd2bd0) into master (f6ec3c6) will increase coverage by 0.23%.
The diff coverage is 80.27%.

❗ Current head 3bd2bd0 differs from pull request most recent head 2bf2711. Consider uploading reports for the commit 2bf2711 to get more accurate results

@@            Coverage Diff             @@
##           master     #214      +/-   ##
==========================================
+ Coverage   69.62%   69.86%   +0.23%     
==========================================
  Files          87       87              
  Lines        4395     4496     +101     
  Branches      863      877      +14     
==========================================
+ Hits         3060     3141      +81     
- Misses       1047     1056       +9     
- Partials      288      299      +11

Flag	Coverage Δ
unittests	`69.83% <80.27%> (+0.26%)`	⬆️

Flags with carried forward coverage won't be shown. Click here to find out more.

Impacted Files	Coverage Δ
mmtrack/models/__init__.py	`100.00% <ø> (ø)`
mmtrack/models/sot/base.py	`49.51% <42.85%> (-0.49%)`	⬇️
mmtrack/core/evaluation/eval_hooks.py	`65.00% <64.00%> (-11.93%)`	⬇️
mmtrack/core/utils/visualization.py	`47.77% <83.14%> (+34.59%)`	⬆️
mmtrack/models/builder.py	`89.47% <92.30%> (+20.72%)`	⬆️
mmtrack/apis/train.py	`16.66% <100.00%> (+2.12%)`	⬆️
mmtrack/core/utils/__init__.py	`100.00% <100.00%> (ø)`
mmtrack/models/mot/deep_sort.py	`60.37% <100.00%> (+0.76%)`	⬆️
mmtrack/models/mot/tracktor.py	`62.68% <100.00%> (+0.56%)`	⬆️
mmtrack/models/vid/dff.py	`68.88% <100.00%> (+0.34%)`	⬆️
... and 3 more

Continue to review full report at Codecov.

Legend - Click here to learn more
Δ = absolute <relative> (impact), ø = not affected, ? = missing data
Powered by Codecov. Last update f6ec3c6...2bf2711. Read the comment docs.

docs_zh-CN/dataset.md

GT9505 · 2021-07-26T11:51:17Z

docs_zh-CN/dataset.md

+注意：
+
+- `ILSVRC` 下的 `Lists` 包含来在[这里](https://github.com/msracver/Flow-Guided-Feature-Aggregation/tree/master/data/ILSVRC2015/ImageSets)的 txt 文件。
+


包含来自这里

GT9505 · 2021-07-26T11:55:58Z

docs_zh-CN/model_zoo.md

+
+- 我们默认使用分布式训练。
+- 所有 pytorch 风格的预训练骨干网络都是来自 Pytorch 的模型库。
+- 为了与其他代码库进行公平比较，我们以全部 8 个 GPU 的 `torch.cuda.max_memory_allocated()` 的最大值作为 GPU 占用率。请注意，此值通常小于 `nvidia-smi` 显示的值。


最大值作为GPU显存使用量

GT9505 · 2021-07-26T11:59:28Z

docs_zh-CN/model_zoo.md

+- 我们默认使用分布式训练。
+- 所有 pytorch 风格的预训练骨干网络都是来自 Pytorch 的模型库。
+- 为了与其他代码库进行公平比较，我们以全部 8 个 GPU 的 `torch.cuda.max_memory_allocated()` 的最大值作为 GPU 占用率。请注意，此值通常小于 `nvidia-smi` 显示的值。
+- 我们以网络前向传播和后处理的时间之和作为推理时间，不包含数据加载时间。结果是通过脚本 `tools/benchmark.py` 获得的，该脚本计算 2000 张图像的平均时间。


该推理时间不包含数据加载时间
推理时间结果是通过脚本
该脚本计算处理2000张

GT9505 · 2021-07-26T12:05:52Z

docs_zh-CN/quick_run.md

+
+### 推理
+
+我们提供了对给定的视频或者包含连续图像的文件夹进行推理的示例脚本。


进行推理的演示脚本
Please translate demo to 演示 in the following docs

GT9505 · 2021-07-26T12:33:49Z

docs_zh-CN/quick_run.md

+
+### 准备配置
+
+下一步是准备配置，从而可以成功加载数据集或模型。


下一步是准备配置文件

GT9505 · 2021-07-26T12:34:36Z

docs_zh-CN/quick_run.md

+
+### 训练新模型
+
+要使用新配置训练模型，您只需运行


要使用新的配置文件训练模型

GT9505 · 2021-07-26T12:37:20Z

docs_zh-CN/quick_run.md

+
+可选参数：
+
+- `OUTPUT`：可视化示例的输出路径。如果未指定 `OUTPUT`，使用 `--show` 会实时显示视频。


可视化演示的输出路径

GT9505 · 2021-07-26T12:37:34Z

docs_zh-CN/quick_run.md

+
+可选参数：
+
+- `OUTPUT`：可视化示例的输出路径。如果未指定 `OUTPUT`，使用 `--show` 会实时显示视频。


可视化演示的输出路径

GT9505 · 2021-07-26T12:37:49Z

docs_zh-CN/quick_run.md

+
+可选参数：
+
+- `OUTPUT`：可视化示例的输出路径。如果未指定 `OUTPUT`，使用 `--show` 会实时显示视频。


可视化演示的输出路径

GT9505 · 2021-07-26T12:51:39Z

docs_zh-CN/quick_run.md

+
+您可以查看[源代码](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/tools/slurm_train.sh)以了解完整的参数和环境变量。
+
+使用Slurm时，需要通过以下方式之一设置端口选项：


Please add a space between english and chinese.

GT9505 · 2021-07-26T13:03:26Z

docs_zh-CN/quick_run.md

+### 训练
+
+MMTracking 也为训练模型提供了开箱即用的工具。
+本节将展示如何在标准数据集（即 MOT17）上训练 _预定义_ 模型（在 [configs](https://github.com/open-mmlab/mmtracking/tree/master/configs) 下）。


[configs](../configs)

GT9505 · 2021-07-26T13:04:35Z

docs_zh-CN/quick_run.md

+[GPUS=${GPUS}] ./tools/slurm_train.sh ${PARTITION} ${JOB_NAME} ${CONFIG_FILE} ${WORK_DIR}
+```
+
+您可以查看[源代码](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/tools/slurm_train.sh)以了解完整的参数和环境变量。


[源代码](../tools/slurm_train.sh)

akiozihao added 6 commits July 16, 2021 13:40

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fad5a4e

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ce0ebc2

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7537889

fix wrong word and blank line

ddcf424

[Docs] fix some wrong word

f0b5178

[Docs] fix some wrong word

04726ea

OceanPang requested a review from GT9505 July 19, 2021 08:09

GT9505 reviewed Jul 26, 2021

View reviewed changes

[Docs] fix some wrong

2bf2711

GT9505 approved these changes Jul 27, 2021

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GT9505 merged commit b0a8868 into open-mmlab:master Jul 27, 2021

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GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021

GT9505 Jul 26, 2021 •

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GT9505 Jul 26, 2021

		注意：

		- `ILSVRC` 下的 `Lists` 包含来在[这里](https://github.com/msracver/Flow-Guided-Feature-Aggregation/tree/master/data/ILSVRC2015/ImageSets)的 txt 文件。


		### 推理

		我们提供了对给定的视频或者包含连续图像的文件夹进行推理的示例脚本。


		### 准备配置

		下一步是准备配置，从而可以成功加载数据集或模型。


		### 训练新模型

		要使用新配置训练模型，您只需运行


		可选参数：

		- `OUTPUT`：可视化示例的输出路径。如果未指定 `OUTPUT`，使用 `--show` 会实时显示视频。


		您可以查看[源代码](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/tools/slurm_train.sh)以了解完整的参数和环境变量。

		使用Slurm时，需要通过以下方式之一设置端口选项：

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GT9505 Jul 26, 2021 • edited Loading

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