视频追踪目标过多时爆显存

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我的显卡只有6gb显存，试了一下sam2的多目标视频追踪，发现最多只能追踪4个目标，显存就快用完了，标注更多目标时显存就爆了，程序就卡死了。
这个应用有没有办法分多次进行标注，例如一次只追踪4个目标，整个视频标注完成后下次再追踪另外4个目标，最后再将8个目标的结果合并？

[yatengLG]

可以的。但是需要你自己合并下，软件没提供这个功能。

具体可以查看标注生成的json文件：1.每次标注n个目标生成的json中，会有n个object。2.将不同次标注的同名json文件中的object合并到同一个json中即可。

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人工去合并每一帧图片的json文件也不太现实，能不能在软件提供一个脚本来执行这个功能呢。

[yatengLG]

人工去合并每一帧图片的json文件也不太现实，能不能在软件提供一个脚本来执行这个功能呢。

不用手动合并，那工作量绝了。直接写个脚本读写json就好

[yatengLG]

import json

json_file = open('ISAT_with_segment_anything/example/images/000000000113.json', 'r')
data = json.load(json_file) # 此时已经是字典了

{'info': {'description': 'ISAT', 'folder': '/media/lg/disk2/PycharmProjects/ISAT_with_segment_anything/example/images', 'name': '000000000113.jpg', 'width': 416, 'height': 640, 'depth': 3, 'note': 'A cake is on the table.'}, 'objects': [{'category': 'person', 'group': 1, 'segmentation': [[36.0, 514.0], [35.0, 516.0], [34.0, 521.0], [36.0, 535.0], [36.0, 557.0], [38.0, 561.0], [38.0, 568.0], [40.0, 577.0], [41.0, 579.0], [49.0, 587.0], [50.0, 590.0], [51.0, 591.0], [53.0, 592.0], [59.0, 591.0], [62.0, 594.0], [63.0, 594.0], [65.0, 596.0], [65.0, 597.0], [67.0, 599.0], [68.0, 599.0], [71.0, 602.0], [72.0, 605.0], [75.0, 608.0], [78.0, 609.0], [80.0, 611.0], [81.0, 614.0], [83.0, 614.0], [86.0, 617.0], [88.0, 618.0], [94.0, 618.0], [96.0, 617.0], [97.0, 615.0], [97.0, 600.0], [96.0, 596.0], [94.0, 594.0], [94.0, 592.0], [88.0, 585.0], [87.0, 585.0], [85.0, 583.0], [82.0, 575.0], [81.0, 570.0], [81.0, 565.0], [80.0, 561.0], [68.0, 546.0], [63.0, 541.0], [59.0, 539.0], [57.0, 537.0], [55.0, 533.0], [49.0, 527.0], [48.0, 524.0], [40.0, 516.0]], 'area': 3010.5, 'layer': 1.0, 'bbox': [33.505025253169414, 513.32917960675, 97.5, 618.5], 'iscrowd': 0, 'note': 'man'}, {'category': 'person', 'group': 1, 'segmentation': [[108.0, 36.0], [98.0, 36.0], [87.0, 40.0], [81.0, 45.0], [75.0, 55.0], [71.0, 69.0], [72.0, 96.0], [77.0, 108.0], [77.0, 112.0], [62.0, 126.0], [26.0, 148.0], [16.0, 159.0], [10.0, 175.0], [6.0, 235.0], [8.0, 240.0], [6.0, 258.0], [7.0, 271.0], [16.0, 307.0], [27.0, 328.0], [30.0, 340.0], [29.0, 345.0], [33.0, 362.0], [33.0, 372.0], [40.0, 379.0], [42.0, 385.0], [39.0, 417.0], [43.0, 442.0], [36.0, 461.0], [34.0, 473.0], [35.0, 481.0], [46.0, 478.0], [47.0, 473.0], [43.0, 465.0], [45.0, 461.0], [88.0, 448.0], [89.0, 435.0], [87.0, 413.0], [90.0, 410.0], [139.0, 398.0], [142.0, 394.0], [147.0, 361.0], [147.0, 331.0], [144.0, 311.0], [151.0, 300.0], [154.0, 291.0], [155.0, 206.0], [150.0, 173.0], [143.0, 150.0], [136.0, 140.0], [125.0, 133.0], [125.0, 130.0], [133.0, 117.0], [135.0, 108.0], [135.0, 89.0], [138.0, 78.0], [137.0, 57.0], [127.0, 45.0]], 'area': 43511.5, 'layer': 2.0, 'bbox': [5.501107421071696, 35.5, 155.49996540151537, 481.48238191061887], 'iscrowd': 0, 'note': 'man'}, ...]}

字段object是一个列表，把里面的内容取出来，合并，存到另一个json中就好了

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合并的时候下面的group和layer是不是就重复了（因为两个json文件都是从1开始计数的），是不是要顺延增加？
[{'area': 1308.0,
'bbox': [61.5, 428.29289321881345, 100.5, 472.5],
'category': 'BigScrew',
'group': 1,
'iscrowd': False,
'layer': 1.0,
'note': '',
'segmentation': [[78.0, 429.0],

[yatengLG]

合并的时候下面的group和layer是不是就重复了（因为两个json文件都是从1开始计数的），是不是要顺延增加？ [{'area': 1308.0, 'bbox': [61.5, 428.29289321881345, 100.5, 472.5], 'category': 'BigScrew', 'group': 1, 'iscrowd': False, 'layer': 1.0, 'note': '', 'segmentation': [[78.0, 429.0],

是的是的，忘了这个了T.T。 是需要顺延，不然group就重复了。

group这个是区分实例的，如果只做语义分割可以忽略这个字段。

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写了个脚本来合并，对于一摊螺丝的跟踪标注，操作起来还是比较麻烦的。
希望还是能在软件内指定视频的跟踪对象，而不是所有已标注的对象都一起跟踪，毕竟不是所有人都有4090的。
`
import os
import json
from collections import defaultdict
import pprint

def renumber_groups_layers(objects):
# 重新排序（如果需要保持某种顺序），
objects.sort(key=lambda obj: (obj['category'], obj['group']))

# 重新编号group和layer，从1开始递增
for i, obj in enumerate(objects, start=1):
    obj['group'] = i
    obj['layer'] = float(i) 

return objects

def merge_same_name_json_files(root_dir, output_dir):
# 存储同名json文件的根路径
files_by_name = defaultdict(list)

# 递归遍历根目录及其子目录下的所有文件
for dirpath, _, filenames in os.walk(root_dir):
    for filename in filenames:
        if filename.endswith('.json'):
            files_by_name[filename].append(os.path.join(dirpath, filename))

# 创建输出目录（如果不存在）
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# 对每个同名json文件组进行合并
for filename, file_paths in files_by_name.items():
    merged_objects = []

    # 获取图片信息
    with open(file_paths[0], 'r') as f:
        first_data = json.load(f)
        info = first_data['info']

    # 合并所有同名文件的对象
    for file_path in file_paths:
        with open(file_path, 'r') as f:
            data = json.load(f)
            merged_objects.extend(data.get('objects', []))

    # 重新编号group和layer
    merged_objects = renumber_groups_layers(merged_objects)

    # 构建合并结果
    result = {
        'info': info,
        'objects': merged_objects
    }

    # 合并后的数据写入新的JSON文件
    output_path = os.path.join(output_dir, filename)
    with open(output_path, 'w') as f:
        json.dump(result, f, indent=4)

参数1：存储同名json文件的根路径

参数2：输出路径

merge_same_name_json_files(r'E:\python\Yolo\Lable', r'E:\python\Yolo\merged Lable')
`