Visual Tracker Benchmark配置使用自己算法教程

计算机视觉中，Visual tracker benchmark是一个相当于比较标准一般的存在，可以对比每个算法在相同的基准之下的性能。这个在CVPR 2013的时候发表的，下面是原文链接：
Online Object Tracking: A Benchmark （CVPR 2013）
http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/cvpr13_benchmark.pdf
官方链接：
http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/index.html
在2015年的时候数据集由原来的50个序列扩充到现在的100个。
现在多数使用的是Benchmark V1.0来运行测试所有tracking的结果，在官网下载完代码之后，里面已经存在了关于各种tracker在不同数据集上的结果了。

想要验证自己的tracker在这个基准上的结果，说来非常的简单。
直接的方法：
首先将代码先拷到benchmark_v1.0/tackers/这个文件夹下，你会发现里面已有好几个算法的代码文件夹了。
这边注意了，我就是这样的，没有注意把代码拷贝进去之后要自己写一个调用函数，benchmark在运行的时候调用我们的算法的函数，就是每个tracker文件夹当中的run_trackers名字，这个一定要有，格式也很简单，参照其他的算法应该很容易就能写出来了。

第二步是：到benchmark_v1.0/util/configTrackers.m这个函数中，在trackers1这个结构体中添加上你的代码的名字，比如：struct(‘name’,’KCF’,’namePaper’,’KCF’),…。

第三步是：运行main_running.m函数。

这个过程当中你可能会遇到一些问题：第一个会是路径的问题，这个需要你更改的路径有configTrackers.m和configSeqs.m里面的路径，对应修改就可以了。还有一点就是在修改configTrackers.m的时候，你可能添加一个自己的tracker到已知的结构体当中会遇到运行main_running函数时出现错误，这个时候尝试单独把自己的tracker作为一个结构体，把其他的算法都注释掉，只剩下自己的tracker然后试试，因为这个时候其他的tracker结果都已经保存下来了，只需要自己的tracker的结果出来就好了。

其他的应该就没什么问题了！