AAAI2020跟踪算法SiamFC++的配置（SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking）

SiamFC++是SiamFC的升级版，它也使用了类似SiamRPN提出的classification branch和regession branch，运算速度快，精度高，值得研究。

注：本文在windows 10系统上完成配置，pytorch版本为1.4.0。

1、论文下载地址：

SiamFC++: Yinda Xu, Zeyu Wang, Zuoxin Li, Ye Yuan, Gang Yu.
"SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines." AAAI (2020). [paper] [code]

2、代码下载：

git clone https://github.com/MegviiDetection/video_analyst.git
cd video_analyst

 

3、设置安装（此步骤会安装requirements.txt中的依赖库，不需要额外安装）

python setup.py develop
pre-commit install

4、下载预训练模型

google下载地址：

https://drive.google.com/open?id=1XhWIU1KIt9wvFpzZqEDaX-GrgZ9AVcOC 

百度云下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1INJDSljedjH0jVK4OC2W1Q 
提取码：lf9r 

下载后有四个文件夹

将Models文件夹下的文件全部拷贝到 xxxxx\video_analyst\models\siamfcpp（需新建）这个路径下；

将PretrainedModels文件夹下的alexnet-bn-md5_fa7cdefb48f41978cf35e8c4f1159cdc.pkl拷贝到 xxxxx\video_analyst\models\alexnet（需新建）这个路径下；

将PretrainedModels文件夹下的inception_v3_google-1a9a5a14-961cad7697695cca7d9ca4814b17a88d.pth拷贝到 xxxxx\video_analyst\models\googlenet（需新建）这个路径下；

将PretrainedModels文件夹下的

shufflenetv2_x0.5-f707e7126e-md5_21482f7b38455695468497729ab6bc20.pth和shufflenetv2_x1-5666bf0f80-md5_e7d72ef106c3f9818928503bef96804b.pth

拷贝到 xxxxx\video_analyst\models\shufflenet（需新建）这个路径下。

5、设置数据集路径（以OTB-2015为例）

打开xxxxx\video_analyst\experiments\siamfcpp\test\otb\siamfcpp_alexnet-otb.yaml

在最后一行加入你OTB数据集的路径

data_root: "E:/Datasets/OTB2015"

6、运行

python main/test.py --config experiments/siamfcpp/test/otb/siamfcpp_alexnet-otb.yaml

结果保存在 xxxxx\video_analyst\logs\GOT-Benchmark\result\otb2015\siamfcpp_alexnet\路径下。