请问为什么没有提供rpn的量化版本，是不支持siam网络量化嘛？

[Coder-TieHH]

[fengyuentau]

你说的是DaSiamRPN吗？它由三部分组成，中间有特征图的输出，这对于量化非常不友好。我们现在已经有更好的模型（从速度和追踪效果来看是全面超越DaSiamRPN）https://github.com/opencv/opencv_zoo/tree/main/models/object_tracking_vittrack 我们正在尝试对这个模型量化。

[Coder-TieHH]

好的，感谢您的回答，希望您们尽快完成量化

[fengyuentau]

这里有一个C++的demo：https://github.com/opencv/opencv/blob/4.x/samples/dnn/vit_tracker.cpp

[ZJDATY]

这里有一个C++的demo：https://github.com/opencv/opencv/blob/4.x/samples/dnn/vit_tracker.cpp

好的 谢谢

[yanteng]

@fengyuentau 请教一下，目前opencv 中的vittrack，是不是需要每一个检测出来的目标，都实例化一个VitTrack？这样的话，目标多的时候，性能应该会降低很多。另外，希望给个指导，如果我的图像是GpuMat，从gpu解码得到，使用vittrack时，如何避免download到cpu，跟踪时vittrack又upload到gpu，这样的话应该会效率比较低。

[fengyuentau]

目前opencv 中的vittrack，是不是需要每一个检测出来的目标，都实例化一个VitTrack

不需要，用同一个目标对新的目标调用init就好，见这里https://github.com/opencv/opencv_zoo/blob/ec5b2c8af6b3505b28b7721f7d18528ac22afa2b/models/object_tracking_vittrack/demo.py#L98

如果我的图像是GpuMat，从gpu解码得到，使用vittrack时，如何避免download到cpu，跟踪时vittrack又upload到gpu，这样的话应该会效率比较低

cv.TrackerVit_create创建的实例内部是用Mat进行前后处理的，所以用这个实例无法直接处理GpuMat。你需要模仿TrackerVit用GpuMat实现前后推理。具体代码见https://github.com/opencv/opencv/blob/4.x/modules/video/src/tracking/tracker_vit.cpp。