将孪生网络SiamFC跟踪算法加入到OTB benchmark

SiameseFC: Luca Bertinetto, Jack Valmadre, João F. Henriques, Andrea Vedaldi, Philip H.S. Torr. "Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking." ECCV workshop (2016).

吴毅老师的【OTB benchmark】，只能在windows下运行，mac和linux无缘咯。
我已经尽我所能写的尽量详细了。

下载算法源码

从Github上将整个算法克隆下来，按照github上这部分对源码进行修改。安装需要的环境。

Tracking only

注意到需要的环境了嘛！！！

GPU
CUDA drivers
cuDNN
Matlab
MatCovNet（v1.0-beta20）
要注意版本匹配的问题：
通过在matlab中输入gpuDevice()的输出，可以了解自己GPU的情况，下载对应的cuda版本。
cuda版本对应了matlab版本：
我的配置是matlab R2016a + Visual Studio 2013 + cuda7.5 + cuDnn v5.1.这个版本是完全对应正确的，可以工作。

cuda-matlab版本对应

matlab官方文件也指出可以使用更新版本的cuda，需要自己配置。

将下载好的源码文件夹改名为SiamFC，放到【benchmark v_1.0】-->【trackers】

SiamFC放置位置
下载matconvnet v_1.0-beta20后，解压为matconvnet放到SiamFC，下载的模型【2016-8-17.net.mat】放到【SiamFC】-->【net
s】下。

模型位置

MATLAB编译

matlab中输入命令顺序在下面：

>>> cd SiamFC
>>> adddpath matlab
>>> mex -setup C++
>>> vl_compilenn('enableGpu',true)

matlab里面会有这样的显示：

mex编译

我在运行第四步命令之后出现下面的警告：

警告

不过没有关系，编译继续，而且最后还会成功的！只要版本对了。我的GPU很弱，GEFORCE 710M 笔记本。所以得用低版本的cuda。

运行SiamFC需要做的修改

一、按照github上作者的要求改之后，再做下面的修改。
将【SiamFC】-->【tracking】下的run_tracker.m文件复制到【SiamFC】下，并重命名为SiamFC.m。
修改后SiamFC.m中的内容:

function results = run_SiamFC(seq, res_path, bSaveImage)
% RUN_TRACKER  is the external function of the tracker - does initialization and calls tracker.m
    addpath(genpath('./tracking/'));    
    startup;
    %% Parameters that should have no effect on the result.
    params.video = seq.path;
    params.visualization = false;
    params.gpus = 1;
    %% Parameters that should be recorded.
    % params.foo = 'blah';
    if bSaveImage
        imwrite(frame2im(getframe(gcf)),[res_path num2str(frame) '.jpg']); 
    end
    %% Call the main tracking function
    bboxes = tracker(params);
    seq.res = bboxes;
    results.res = bboxes;
    result.type = 'rect';
end

上面文件的文件最后四行是为了让benchmark找到tracker的结果。
第二个修改文件，tracking文件夹下的tracker.m的第55行

    [imgFiles, targetPosition, targetSize] = load_video_info( p.video);

第三个需要修改的文件：load_video_info.m

% -------------------------------------------------------------------------------------------------
function [imgs, pos, target_sz] = load_video_info(video_path)
%LOAD_VOT_VIDEO_INFO
%   Loads all the relevant information for the video in the given path:
%   the list of image files (cell array of strings), initial position
%   (1x2), target size (1x2), the ground truth information for precision
%   calculations (Nx4, for N frames), and the path where the images are
%   located. The ordering of coordinates and sizes is always [y, x].
%
%   Joao F. Henriques, 2014
%   http://www.isr.uc.pt/~henriques/
% -------------------------------------------------------------------------------------------------
    %full path to the video's files
    % panchen 
%   if base_path(end) ~= '/' && base_path(end) ~= '\',
%       base_path(end+1) = '/';
%   end  
%   video_path = [base_path video];

    %load ground truth from text file
    ground_truth = csvread([video_path  'groundtruth_rect.txt']);
    region = ground_truth(1, :);
    [cx, cy, w, h] = get_axis_aligned_BB(region);
    pos = [cy cx]; % centre of the bounding box
    target_sz = [h w];

    %load all jpg files in the folder
    img_files = dir([video_path '*.jpg']);
    assert(~isempty(img_files), 'No image files to load.')
    img_files = sort({img_files.name});

    %eliminate frame 0 if it exists, since frames should only start at 1
    img_files(strcmp('00000000.jpg', img_files)) = [];
    img_files = strcat(video_path, img_files);
    % read all frames at once
    imgs = vl_imreadjpeg(img_files,'numThreads', 12);
end

需要将下载好的数据中的groundtruth_rect.txt文件放到/img文件夹下面。
这个视频序列比较特别，CarScale视频序列的groundtruth_rect文件需要注意，SiamFC读不出来，需要将文件里的tab转换为‘,’。

数据准备，benckmark中的修改

utils文件夹下面有两个文件需要修改，关于使用的tracker和测试序列。

configSeqs.m
configTrackers.m

一、configSeqs.m

设置测试序列的访问路径，绝对路径。

function seqs=configSeqs
seqIVT={struct('name','Skater','path','C:\benchmark\Skater\img\','startFrame',1,'endFrame',160,'nz',4,'ext','jpg','init_rect', [0,0,0,0]),...
    struct('name','Jump','path','C:\benchmark\Jump\img\','startFrame',1,'endFrame',122,'nz',4,'ext','jpg','init_rect', [0,0,0,0])};
seqs = seqIVT;

注意 startFrame和 endFrame都要作相应修改。

二、configTrackers.m

function trackers=configTrackers
trackers1={struct('name','SiamFC','namePaper','SiamFC')};
trackers = trackers1

到这里应该就差不多了，我就可以成功运行了。现在记录下来觉得好像没改什么东西，但是真的很辛苦的，都是一点点debug，看变量数据结构，一步步的运行才知道了问题出在哪里，真的是各种问题！一定要好好记录一下，如果能再对需要的人有帮助就好啦。

将孪生网络SiamFC跟踪算法加入到OTB benchmark_v1.0中【新手记录】

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