tracker_benchmark_v1.0的配置教程，盡量寫的詳細些，從下載到配置完成可以使用

先說明tracker_benchmark_v1.0就是OTB（object tracking benchmark）一個版本，吳毅老師發(fā)的論文有兩篇，第二篇是第一篇的擴展，將視頻測試序列從原來的50個擴充到現在的100個。
· Wu Y, Lim J, Yang M H. Online object tracking: A benchmark [C]// CVPR, 2013.
原文鏈接：http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/cvpr13_benchmark.pdf
· Wu Y, Lim J, Yang M H. Object tracking benchmark [J]. TPAMI, 2015.
原文鏈接：http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/pami16_object_tracking_benchmark.pdf

這里再推薦兩個GitHub的網址，一個是foolwood大神用自己的設備跑的目前最新的跟蹤算法排名，也給出了其得到的跟蹤結果以及排名。其收錄的頂會論文的鏈接也是應有盡有。網址：https://github.com/foolwood/benchmark_results
另一個就是HakaseH更新的相關濾波類（DCF）的跟蹤算法。按照更新類別進行了收錄。也是最近最新的DCF跟蹤算法。
網址：https://github.com/HakaseH/TBCF

第一步，下載源碼

去官網http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/index.html下載tracker_benchmark的MATLAB源代碼，如圖所示

上面的tracker Results 是OTB運行的跟蹤算法的結果。可以直接下載了使用，SRE和TRE是兩種不同的評價結果，現在主要是下載下面的codebase，點擊第一個tracker_benchmark_v1.0.zip（229MB）就會跳出下載鏈接。可能會有網絡延遲。最下面那個鏈接是新出的基于python的codebase，沒用過。這個有興趣可以嘗試。如果只用MATLAB就不管這個了。

好了，現在已經下載好了壓縮包，在一個地方解壓后是一個名字為racker_benchmark_v1.0的文件夾，包含如下文件

這里對各種文件進行簡單介紹：
1.util文件：里面包含各種重要的函數
2.trackers文件：里面包含各種你需要對比的跟蹤算法；要簡單了解可以看trackers.txt文件
3.tmp文件：用來存放臨時結果或者日志文件的目錄;
4.rstEval文件： 包含了很多用于計算跟蹤性能或者畫出結果的腳本的目錄；
5.results文件：存儲的每個trackers的跟蹤結果的mat文件和perfMat不一樣，這個是相對于bounding box的跟蹤框數據。
6.perfMat文件：存儲最終用于畫圖的mat文件。
7 initOmit文件 包含由于遮擋或目標超出視野而被省略的用于跟蹤初始化的幀的注釋 的目錄；
8.figs文件：存儲的是一些實驗跑出的圖片，就是各種屬性的準確度或者成功率圖。
9.anno文件：主要存儲的是數據集的bounding box。
10 main_running.m是用來在測試集上跑跟蹤代碼的，跑出的結果存在results文件夾中；
11 perfPlot.m用來把測試結果畫出圖來，就是benchmark網上的圖的效果，如果你第一次下載tracker_benchmark_v1.0的測試代碼，可以先運行perfPlot.m就可以直接畫出漂亮的圖。只不過這些圖是已有的跟蹤算法和測試結果，作者都保存在results文件夾里面了；
12drawResultBB.m用于畫每個幀上不同跟蹤器的邊界框的主函數。

這時候就可以在MATLAB中打開main_running.m（下文用main表示）了，但在運行之前，需要進行一些修改。

第二步，下載vlfeat工具

首先是從http://www.vlfeat.org/網址中下載vlfeat，解壓，并將mian_running路徑中版本0.9.14改成你當前下載版本，即可。
這是因為OTB用到了vlfeat 的一些東西。修改main中關于vlfeat的路徑如圖所示

要是后面運行main還有問題，就新建一個m文件，提前運行一下vlfeat。用如下代碼，注意修改成你自己的路徑

run('D:\Program\workplace\tracker_benchmark\vlfeat-0.9.18\toolbox\vl_setup')

第三步，修改測試序列seq路徑

然后就是修改你的seq路徑也就是你要測試的視頻序列的路徑，configSeqs.m存放在util文件夾中，如圖所示

這里給出其中一個路徑，注意這里你要改成你自己解壓縮視頻的路徑，建議放在同一個文件夾（即data_seq）下。
data_seq的后面就是數據集的名稱，注意保存時候的大小寫問題。寫不正確會報錯。

struct('name','soccer','path','D:\Program\workplace\tracker_benchmark\data_seq\soccer\img\','startFrame',1,'endFrame',392,'nz',4,'ext','jpg','init_rect', [0,0,0,0]),...

注意，修改路徑的時候，要修改到img文件夾后面要加上 \

PS ：seq的下載也在官網，

如圖所示datasets下面包含了所有的序列（TB-50和TB-100）。這里需要你額外再下載所有的測試視頻的，源代碼壓縮包不包含這些測試視頻。50就是最初的，100是后來新增的。

例如點擊Baskerball就可以彈出下載鏈接來下載該視頻序列，Basketball下面這些是該視頻序列的一些特性，如IV就是說的該序列有光照變化的特點。
（PS：序列Jogging [1,2] 跟蹤的是同一序列下不同的人物，只是groundtruth不同，序列圖片是一致的，所以放在了一起。修改seq的時候要特別注意名字上的區(qū)分）

修改完所有的seq后，就可以愉快的跑main程序了~~
至此【OTB使用介紹一】結束，下面是【OTB使用介紹二】對源碼進行介紹。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【OTB使用介绍一】tracker_benchmark_v1.0小白使用配置OTB100的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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