9.1 课设报告

今天我们又对我们的工程项目进行了新的尝试：降低了基于视频目标跟踪的采样率，并对我们采样摄像头的分辨率进行了限制，希望暨此能够改善我们在jupyter notebook上运行Demo服务器崩溃的问题，不过好像效果并没有得到改善。我们又根据网上查来的教程指定了运算模块GPU的使用，但是仍然无法解决问题。针对我们本地的通过Atom编译的工程文件我们额外添加了一个可以打开指定目录下的视频文件的模块，和一个导出模块。由于我们的项目运行起来需要大量科学库的支持，并且对电脑GPU的算力有较高的要求，为此如果我们想要在汇报时给出我们的成果，我们就要有已经经过跟踪算法处理过的视频文件。

由于import coco数据集的问题始终无法得到解决，我们明天的任务是逐步削减我们所用到的算法模块，来对项目各个引用段基本的功能进行分析，试图通过减少第一次运行所能显示出来的效果来解决无法调用引用库的问题。