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本地创建 Python3.7 专用虚拟环境py37fear在 Anaconda Prompt 执行激活命令cmdconda activate py37fear切换至项目根目录代码存放路径cmdcd D:\fear\FEARTracker-main\FEARTracker-main配置 Python 环境变量保证项目内部模块正常导入cmdset 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cmdpython 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--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]--video_path待跟踪原始视频完整本地路径--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。mimo code的相关内容可以在MiMo Code搜索。