本文介绍了基于Python 3.6和PyTorch的MDNet视频目标跟踪源码运行过程，包括环境配置、运行步骤及可能遇到的问题和解决方案。读者将学习如何在Windows 10上使用NVIDIA GTX 1070和CUDA 8.0.61运行此深度学习跟踪算法，并解决numpy、yaml、PIL、matplotlib、scipy、opencv-python和sklearn等依赖库的缺失问题。
1. 论文基本信息
- 论文标题：Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking
- 论文作者：Hyeonseob Nam（Dept. of Computer Science and Engineering, POSTECH, Korea）等人
- 论文出处：CVPR 2016
- 在线阅读：https://arxiv.org/pdf/1510.07945v2.pdf
- 源码链接1：https://github.com/HyeonseobNam/MDNet （MATLAB版本）
- 源码链接2：https://github.com/HyeonseobNam/py-MDNet （Python 3.6版本）
2. 运行环境介绍
- NVIDIA GTX 1070
- Windows 10 x64
- CUDA 8.0.61 for Windows 10
- Python 3.6
- PyTorch 1.0.0
3. 准备
下载MDNet官方Python源码并
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