OTB100使用+KCF

最新推荐文章于 2023-03-02 23:52:58 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37602161/article/details/88890989
版权
本文详细介绍了如何配置OTB100并整合KCF追踪器进行实验。首先，纠正了配置过程中的错误，如坐标定义。接着，提供了tracker_benchmark的MATLAB源代码下载链接及foolwood大神的GitHub资源，展示了最新的跟踪算法排名。在KCF部分，阐述了主要运行流程，并提及了在OTB100中添加KCF的步骤，包括Windows和Ubuntu平台的操作指南。

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  • 说明
    OTB自带的结果是50个序列，kcf评价的也是50个序列，
    mdnet在OTB100中测试已有结果是100个序列的
一 、OTB配置

1.主要参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/devil_08/article/details/80002404
错误修正：

x,y,w,h 分别为 左上角坐标，宽，高

2.官网Visual Tracker Benchmark下载tracker_benchmark的MATLAB源代码:
http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/index.html
3.推荐GitHub的网址，foolwood大神用自己的设备跑的目前最新的跟踪算法排名，也给出了其得到的跟踪结果以及排名：（有很漂亮的图）https://github.com/foolwood/benchmark_results
4.其中数据集TB-100是用kcf里的download_videos下载的（有100个，测试源代码的时候只用到50个）

最低0.47元/天 解锁文章
~国小天
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KCF代码在OTB2015数据集上的坑！
tianle_dai的博客
11-12 2770
最近在一直在做KCF目标跟踪算法，尝试理解源代码，之前都是单个序列视频跑程序，今天跑下所有的视频序列，将matlab中的‘choose’改成‘all’即可，如下图所示： 在OTB2015数据集上，当程序跑到 时，程序出现问题： 当时以为是程序问题，然后不断调试，换不同的数据集读取，发现代码都是好使的。最后本人单独将这块程序拿出来，一步一步调试，发现matlab读取到的1×4Cell...
pytracking-ATOM代码---OTB100数据集测试结果--GTX1080
weixin_45700507的博客
08-03 2819
（1）run_tracker.py 每次可以选择一个类别运行跟踪器，debug=0:保存跟踪结果，debug>0:对跟踪结果进行可视化，测试Bolt2，David如下为debug=5时的最后结果： Bolt2：感觉loss曲线有点奇怪 David： （2）run_experiment.py OTB100全部数据，但其中两个类别，BlurCar1和KiteSurf有问题，注释掉了，所以是在98个序列上运行。其中debug=0保存结果并运行otb_plot.py(根据说明自己创建的)，计算AUC分数，
KCF,ECO_HC.DSST等十种算法在OTB100的TRE,SRE矩阵结果
12-13
资源包含KCF,DSST,ECOHC,SAMF,Staple,LMCF,LCT,SRDCF,SRDCFdecon,BACF十个目标跟踪算法在OTB100的TRE,SRE矩阵结果， 其中包括了OTB50和OTB2013。可以节省很多跑代码的时间。
跟踪篇(2)--KCF使用OTB进行测试
Felaim的博客
07-22 3873
KCF是跟踪中非常经典的算法，且网上评价论文书写非常规范流畅，LZ的习惯是看paper之前先把代码调通，先看下效果，有个直观印象，然后对照论文读源码，当然如果小伙伴有不同的心得体会，欢迎讨论。 第一步，下载代码，写对应接口文件 代码下载地址：http://www.robots.ox.ac.uk/~joao/circulant/index.html 上面有matlab版本，C++版本，因为LZ的C+...
OTB数据集、目标跟踪核相关滤波KCF
11-16
OTB50、OTB100、OTB2013数据集。循环矩阵，用来制造样本的数量（虚拟的样本）。更多的样本训练额分类器的效果就更好。 核技巧，将低维空间的计算映射到高维的核空间，在低维空间不可分的情况到高维空间之后变的线性可分了。
kcf_matlab_目标跟踪MATLAB_kcf_otb_KCFmatlab_
09-29
目标视频跟踪的基础，kcf的matlab版，可使用otb工具箱
KCF.zip_KCF vot_VOT_VOT平台测试_otb使用方法_接口函数
09-24
标题中的“KCF.zip_KCF vot_VOT_VOT平台测试_otb使用方法_接口函数”表明这个压缩包文件主要涉及KCF（Kernelized Correlation Filter）算法在VOT（Visual Object Tracking）平台上的应用，以及如何使用OTB（OpenCV ...
OTB100使用教程
XL的博客
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首先需要在官网下载toolkit:然后需要下载一些数据集，用于做测试：接下来，可以根据utils文件夹中的*Config.m文件，来配置数据集的路径与各种参数。这里用到了Matlab用于图像处理的一个工具，叫做vlfeat。vlfeat的配置参见这篇博客。具体还是要参照utils文件夹中的配置文件，我的做法是直接按照main_running.m文件规定的vlfeat将解压缩后的文件夹放到了D盘：此时
目标跟踪——OTB平台的Python版tracker使用
ChengShiLong
10-23 7691
注意：由于OTB不像VOT那样有Python代码接口，所以我是用Pysot测试平台实现OTB评测功能。 方法：先安装Pysot在系统上，Windows和Linux(Ubuntu发行版)都可以，我是用Windows系统做的。然后在网上搜集其他trakcers的评测结果，由于都是.mat格式的文件，要在Pysot里使用就得转化成.txt格式。本人方法如下： import scipy.io as sci...
OTB跑KCF算法错误合集
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注：matlab版本的 1. Empty format character vector is not supported at the end of a file. Human4. Anno里的文件格式不对，换了个ground_truth文件 2. Index in position 2 exceeds array bounds (must not exceed 98). ...
目标跟踪评估绘图（2）：Windows10环境OTB100数据集配置，绘制成功率和精确度曲线图，绘制目标跟踪框图，并与其他算法比较
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跟踪基准OTB100、UAV123跟踪结果文件TXT
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04-03 4222
重要！我提供的所有txt文件都是用pysot-toolkit测试的。 有小伙伴需要txt文件，最近一段时间正好搜集了一部分，也有一些自己测试的。我自己测试的跟踪结果都是用的Tesla P100 GPU。 链接：百度网盘（提取码：sr4y）、GoogleDrive 1.跟踪结果文件来源 (1) OTB100跟踪结果来源 自测结果是在硬件配置GPU Tesla P100环境下完成的，代码、模型、超参数均使用原作者已公布的。 原始结果是算法原作者本人在Github上公开的。 网络资源不确定是什么设备是否为官方代
目标跟踪~
whaosoft143ai的博客
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单目标跟踪是计算机视觉中一个众所周知且具有挑战性的研究课题。在过去的二十年中，许多研究人员提出了各种算法来解决这个问题，并取得了令人满意的结果。最近，基于Transformer的跟踪方法由于其卓越的跟踪鲁棒性，开创了单目标跟踪的新时代。尽管已经进行了几项综述研究来分析跟踪器的性能，但在单目标跟踪中引入Transformer之后，仍需要进行另一项调查研究。本文旨在分析Transformer跟踪方法的文献和性能。因此对Transformer跟踪方法进行了深入的文献分析，并评估了它们在具有挑战性的基准数据集上的跟
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OTB50、100、2013、2015的区别
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OTB50是Visual Tracker Benchmark网站的前50个视频序列，其中skating因标注对象不同，可以看成是两个视频序列。 OTB2013是Wu Y, Lim J, Yang M H. 在CVPR2013上发表的Online object tracking: A benchmark [C]// CVPR, 2013.中的51个视频序列。 OTB100、2015是Wu Y, Lim J, Yang M H. Object tracking benchmark [J]. TPAMI, 2
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前言 OTB官方一直不更新支持OTB100的测试，而且网上几乎都是关于OTB50的配置，所以一气之下自己开始配置OTB100的测试环境。 本文主要针对于修改groundtruth_rect.txt、configSeq。基本上搞定这两方面之后，后面的configTracker修改、运行跟踪器以及画图网上其他地方都有很详细的阐述，这里不再进行表述。 OTB100前期数据配置 进行OTB100代码的修改，生成新的数据图 网上搜寻其他跟踪器的测试结果：KCF、ECO、SiamFC、DaSiamRPN、SRD
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