多目标跟踪论文的代码量有点多，而且代码风格不一，加载网络的config还各种各样，光复现模型都费老大劲，更别说还有跟踪的部分（transtrack的跟踪倒简单点）。
现在我顶多做个图，然后核心部分加个注释，自个电脑跑个mot17的测试集都得半小时，从头到尾训练复现得猴年马月了。
大伙有没有好的方法分享一下。
参考GPT和自己的思路：复现多目标跟踪论文的代码确实需要耗费一定时间和精力，特别是代码风格不一的情况下更是如此。以下是一些可能有用的方法和建议：
阅读论文和代码，理解算法原理和流程，尽可能地熟悉代码结构和模块。
可以尝试使用已经被广泛应用的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等来实现模型和算法，这样可以极大地缩短开发时间，同时也方便调试和优化。
尝试使用已经开发好的开源库或工具包，如Detectron2、MOTChallenge等等。
在GitHub等平台上搜索相关的代码和项目，找到完整的代码库可以节省不少时间和精力。
可以通过参加比赛、论文分享会、线上讨论等方式结交其他研究者，可以获得更多的信息和思路，也可以相互帮助解决问题。
最后，不要灰心丧气，坚持不懈地尝试和摸索，相信终究能够找到复现算法的最佳方法。
你好，想问下你transtrack里面提及的代码复现了吗，谢谢