本文详细记录了SiamMask视频目标跟踪算法的运行过程，包括环境配置、模型下载、环境变量设置、编译源码以及运行Demo。在运行Demo时，用户需手动输入目标初始框，算法随后自动跟踪并分割目标。可能出现的问题是缺少VC++ 2015基础公共工具，需安装解决。
1. 论文基本信息
- 论文标题：Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach
- 论文作者：Qiang Wang（Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, CASIA）等
- 论文出处：CVPR 2019
- 在线阅读：https://arxiv.org/pdf/1812.05050.pdf
- 源码链接：https://github.com/foolwood/SiamMask
2. 运行环境介绍
- NVIDIA GTX 1070
- Windows 10 x64
- Visual Stuidio 2015
- CUDA 9.2.148 for Windows 10
- Python 3.6
- PyTorch 0.4.1
完整的Python依赖包如下所示：
certifi==2019.6.16
chardet==3.0.4
colorama==0.3.9
cyc
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