最近搞个小项目，目标是识别并追踪视频里的苍鹰，这玩意儿速度快，个头小，真不好搞！
第一步：数据收集
一开始就卡住，网上公开的苍鹰视频数据太少，而且质量参差不齐。没办法，只能自己动手丰衣足食。我跑到郊外的林子里，架个破三脚架，拿着个二手相机，对着天空一顿瞎拍。拍是拍不少，但大部分都是糊的，要么就是压根没拍到苍鹰，全是树枝子！
后来我学聪明，找个观鸟爱好者论坛，厚着脸皮求爷爷告奶奶，终于搞到一些他们拍的视频素材，质量还不错，总算解决数据来源问题。
第二步：模型选择与训练
有数据，接下来就是选择模型。一开始我想用YOLOv5，毕竟是目标检测界的网红。但试一下，发现效果不太行，可能是苍鹰太小，YOLOv5不太敏感。后来我换个思路，用CenterNet，这个模型对小目标检测效果更好一些。
- 数据标注：先把视频抽帧，然后用LabelImg手动标注，那叫一个眼花缭乱。几千张图片，一张一张框，框到怀疑人生。
- 模型训练：把标注好的数据喂给CenterNet，跑几十个epoch，loss总算降下来。
- 模型调优：调参是个体力活，学习率、batch size、anchor size，一个个试，试到头秃。
第三步：追踪算法
光检测到苍鹰还不行，还得追踪它。我选择DeepSORT算法，这玩意儿用起来还算简单，原理也比较好理解。简单来说，就是把每一帧检测到的目标，根据特征向量进行匹配，然后给每个目标分配一个唯一的ID，这样就能追踪它的运动轨迹。
第四步：代码实现与调试
代码这块儿没啥好说的，就是不停地写bug，不停地改bug。各种库的版本冲突，各种参数设置错误，各种内存泄漏，简直是家常便饭。最惨的一次是，写一晚上代码，结果发现数据格式搞错，直接心态崩。
第五步：效果展示与优化
经过一番折腾，总算把整个流程跑通。效果嘛勉强能看，至少能把大部分苍鹰都检测出来，并且追踪上。但是，还是有很多问题：
- 速度慢：在CPU上跑，速度惨不忍睹，只能勉强达到10帧/秒。
- 误检多：经常把鸟类、无人机啥的也识别成苍鹰。
- 追踪不稳定：苍鹰飞得太快，遮挡物太多，经常出现追踪丢失的情况。
我打算从以下几个方面进行优化：
- 模型压缩：尝试用模型剪枝、量化等技术，减少模型的大小，提高推理速度。
- 数据增强：增加更多的数据，特别是不同光照条件、不同角度的苍鹰图片，提高模型的鲁棒性。
- 改进追踪算法：尝试用更先进的追踪算法，例如Transformer-based的追踪器，提高追踪的准确性和稳定性。
总结
这回实践，虽然磕磕绊绊，但也学到不少东西。深度学习这玩意儿，真是水太深，需要不断地学习和实践才能有所提高。以后我会继续努力，把这个“杀手苍鹰”项目做得更
