调试跟踪算法--ECO过程中遇到的问题记录

随着深度学习的不断发展，视觉跟踪领域也慢慢被其占领，说来这也是好消息。传统的方法各种人工特征提取器，真是五花八门，而有了CNN，简单明了，一个强大的综合的特征提取器。

github中有C++代码也有Matlab代码，matlab版本相对而言容易调试，轻松上手。

而C++的程序略微复杂一些。

C++版：https://github.com/nicewsyly/ECO

matlab版：https://github.com/martin-danelljan/ECO

问题一：刚开始调试这个代码建议使用caffe-windows编译的debug库，也就是不使用GPU，这样方便调试。

问题二：尽量配好caffe所需要的第三方库。

问题三：opencv可以使用2.4.11版本，亲试有效。

问题四：遇到这个错误解决方案: check failed:registry.count (type) ==1 (0 vs. 1) Unknown layer type.

           将head.h打开，会看见如下：

namespace caffe
{
extern INSTANTIATE_CLASS(BatchNormLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(BiasLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(InputLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(InnerProductLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(DropoutLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(ConvolutionLayer);
//REGISTER_LAYER_CLASS(Convolution);
extern INSTANTIATE_CLASS(ReLULayer);
//REGISTER_LAYER_CLASS(ReLU);
extern INSTANTIATE_CLASS(PoolingLayer);
//REGISTER_LAYER_CLASS(Pooling);
extern INSTANTIATE_CLASS(LRNLayer);
//REGISTER_LAYER_CLASS(LRN);
extern INSTANTIATE_CLASS(SoftmaxLayer);
//REGISTER_LAYER_CLASS(Softmax);
extern INSTANTIATE_CLASS(ScaleLayer);
extern INSTANTIATE_CLASS(ConcatLayer);
}

将其中注释部分打开即可。

参考：https://blog.csdn.net/fangjin_kl/article/details/50936952

目标正在调试GPU版本，一直遇到一个错误：error LNK1181: 无法打开输入文件“boost_date_time-vc120-mt-1_59.obj”，漫长地调试中。