目标跟踪数据集VOT2016使用教程


    为了方便进行VOT数据集的使用说明,需要先下载好vot-toolkit-master以及DSST算法的代码(用于测试)。


话不多说,过程如下。


1、运行toolkit_path.m

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2、打开workspace文件夹,运行workspace_create.m

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在运行的过程中,需要我们选择数据集以及输入tracker名字及编写语言,如下:

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运行成功后,会生成如下文件:

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3、打开tracker_DSST.m文件,配置tracker接口

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注意!!!!别忘了函数地址最后的“\”,之前没加一直出问题,加上之后就没问题了,一直跑不通的旁友看看自己这里有没有加“\”o(* ̄︶ ̄*)o


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4、运行run_experiments.m

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别忘了最后的“\”!!!!!


运行过程中,会下载VOT2016数据集,请耐心等待......

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我们打开看一下[sequences, experiments] = workspace_load();生成的sequencesexperiments

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很明了,sequences存放的是VOT2016中每个数据集中具体的图像以及目标groundtruth

        experiments存放的是VOT2016中每个数据集的挑战因素。


如果出现下面情景,就说明正在数据集上正常跑DSST算法,请耐心等待......

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运行完成后,会生成如下文件:

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5、运行run_analysis.m


可以从官网的VOT2016结果中下载其他tracker的结果,copyresults文件夹下。

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修改run_analysis.m文件如下,主要需要把比较的几个tracker的名字填进去。

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再说一遍,别忘了最后的“\”!!!!!


run_analysis运行完。
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./reports下生成所有的结果分析图和表,如下:
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images文件夹存放了这几个算法的在整体数据集以及单个数据集上的AR图、expected_overlaps图、Rank图等。
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下面仅展示部分:


目标跟踪数据集VOT2016使用教程_第20张图片目标跟踪数据集VOT2016使用教程_第21张图片
arplot_baseline_mean expected_overlap_curves_baseline

目标跟踪数据集VOT2016使用教程_第22张图片目标跟踪数据集VOT2016使用教程_第23张图片
ordering_accuracy_baseline rankingplot_baseline_mean

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