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# System prepended metadata

title: AI_trackerをv4で動かす

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# AI_trackerをv4で動かす

## 1classでtrain
https://stackoverflow.com/questions/44674517/yolo-darknet-detecting-only-specific-class-like-person-cat-dog-etc?fbclid=IwAR0sAVq86GOqgFyDcgPnA_5kCB82j1bFELpJzvFRB2E_XG0TN8pC3gyRPVA

## 出力形式の変更に伴うdarknetの書き換え
- MOT出力にするための記述箇所
https://github.com/zhengthomastang/2018AICity_TeamUW/blob/master/Track1/3_YOLO_VEH/src/image.c#L381-L383
    - 本家のdarknetとのdiffを確認すること
追記箇所 https://github.com/zhengthomastang/2018AICity_TeamUW/search?q=output_detections&unscoped_q=output_detections
yolov2のdarknetとyolov4のdarknetで書き換えが行われている

- bountding box values
https://stackoverrun.com/ja/q/12237485

## 自分たちで書き換える
- darknetを書き換えて出力形式を合わせる

動画：
https://youtu.be/-iWKCE-fS1U

## trackingデータからspeedを予測する

## ふとしたアイディア
片側車線のみを検出
検出した車線を射影変換
射影変化した画像で固定された消失点から速度を計測
→求めるパラメータが1つ固定されるため，簡単になる？
→射影変換は結局やるからこれを利用する方法は良いかもしれない
