单目标跟踪OTB、VOT数据集介绍

最新推荐文章于 2025-05-27 21:06:53 发布
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： 目标跟踪
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44438340/article/details/90177265
本文介绍了目标跟踪领域的两个重要数据集——OTB50和OTB100，以及VOT2016。OTB数据集包含人工标注的groundtruth，其中25%为灰度数据。VOT数据集每年更新，如VOT2016，具有更高分辨率的彩色序列，评价指标更为严格。两者在初始化方式和评价标准上有显著差异，VOT侧重短期跟踪并强调跟踪与检测的结合。

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单目标跟踪——【数据集基准】RGB数据集OTB / NFS / TrackingNet / LaSOT / GOT-10k / UAV123 / VOT 简介
qq_42312574的博客
04-13 9544
入手单目标跟踪的三个方面之数据集 目前单目标跟踪领域有哪些公认比较好的数据集？ 这可以从一些优秀论文中找，看他们在验证自己的tracker用到哪些数据集。这些数据集的侧重不一，有的会包含快速移动；有的包含出视野；有的会侧重测试tracker的长时记忆，所以熟悉一些常用数据集极其特性很有必要，这些数据集往往也有不同的评价指标。 数据集的评价指标不一，是为了更全面的测评tracker的性能。 OTB2013和OTB2015 OTB2013 [paper]和OTB2015 [paper] 这两个数据集别名
VOT和OTB数据集与早期（2017）CF目标跟踪的发展
My_Communication的博客
08-18 1180
转自 OTB和VOT区别 目前仅对比VOT2016及以前与OTB OTB包括25%的灰度序列，但VOT都是彩色序列，这也是造成很多颜色特征算法性能差异的原因；两个库的评价指标不一样，具体请参考论文；VOT库的序列分辨率普遍较高，这一点后面分析会提到。对于一个tracker，如果两个库(最好是OTB100和VOT2016)都跑了且结果上佳，那性能肯定是非常优秀的(两个库调参你能调好，我服，认了~~)，如果只跑了一个。。(仅供参考)我比较认可的是VOT2016，因为序列都是精细标注，且评价指标我更加认可(人
单目标跟踪的评价工具集
01-06
单目标跟踪的评价工具集
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。
目标分钟数据集概述
最新发布
qq_46220313的博客
05-27 485
目标跟踪数据集OTB、VOT下载
jacke121的专栏
10-01 8123
2018年08月26日 12:07:10 博博有个大大大的Dream 阅读数：361 标签： 目标跟踪数据集OTBVOT 更多 个人分类： 原创文章 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/qq_17783559/article/details/82079220 1、OTB50和OTB100数据集官方下载地址： http://cvl...
OTB数据集结果
05-02
OTB数据集的结果
OTB100数据集
qq_38261075的博客
05-13 3499
可参考：OTB100数据集简介 需要注意的就是：从官网下载下来是98个文件夹，因为其中有几个特殊序列需要特别处理： Human4、Jogging、Skating2 一般处理后是Human4-2、Jogging-1、Jogging-2、Skating2-1、Skating2-2，就是原来的三个文件夹改为了现在的五个 之所以这样命名，是因为大多数评测算法都是这样命名，当然也有不是的，但是那也只是命名不同，依然是这五个文件夹。 可以从网上搜集下，一般都可以找到别人整理好的OTB100数据集（就是处理了.
VOT2019——数据集
热门推荐
凌空的桨
04-28 1万+
刚刚发现VOT2019的数据可以down了，就马上下下来来看。 和2018的短时序列相比，2019仍然是60个序列，有重复的，也有新的。 列表 1 : agility 2 : ants1 3 : ball2 4 : ball3 5 : basketball 6 : birds1 7 : bolt1 8 : book 9 : butterfly 10 : car1 11 : conducti...
VOT 2018
xiaoou的博客
11-05 6321
1 Short-term tracking challenge 1.1 测试集 60个public dataset公开序列（公测）和60个sequestered dataset隐藏序列（内测） 1.2 公测结果 72个参赛算法中占比最高的是DCF类和SiamNet类，其中38个是DCF类方法占比51%，feature以来自VGGNet的深度特征为主；14个是SiamNet类占比18%，...
目标跟踪数据集VOT环境详细配置过程（附部分tracker融合代码）
cakaf的博客
04-14 4757
背景说明：最近打算在vot数据集上测试一下自己的算法，花了几天时间学习配置方法，期间也遇到很多很多问题，最终大多也都能一一解决。以vot2016为例，在此详细记录一下我的配置过程，以防以后遗忘，也希望能给看到这篇博客的人提供一些帮助。 环境介绍：Windows 10 + Matlab 2018a VOT官网：https://votchallenge.net/ 配置前需要下载好以下内容： 1.下载并vot2016数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/15gXQWUUa8FY7E
目标跟踪OTB工具箱修改代码，可计算FPS和各种OTB数据集
03-24
官网的OTB工具箱源代码比较老，缺少很多文件，跑不了OTB100。在原OTB代码的基础上，加了很多文件，对代码进行了小的更改，可以计算FPS(找到注释的地方启用即可)，可以跑OTB100,OTB50等各种OTB数据集。适合刚开始接触跟踪接触OTB的新手，能少走很多弯路。
目标跟踪OTB数据集结果
03-28
BACF DSST ECO-HC KCF LCT LMCF SAMF SRDCF SRDCFdecon Staple 几个主流算法在OTB数据集上的结果
vot数据集使用方法（工具包）
aixuancheng5127的博客
03-07 1259
今天将自己做的跟踪模型整到vot数据集上测试（python,ubuntu），特写此随笔记录。 1.克隆工具包：https://github.com/votchallenge/vot-toolkit 2.运行toolkit_path.m 3.新建native文件夹，下载trax代码（https://github.com/votchallenge/trax/），放到里面，不...
目标跟踪之OTB数据集下载及Visual Tracker Benchmark v1.0配置
qq_40199447的博客
06-15 9207
近期运行CVPR2020的AutoTrack代码时，发现这篇文章只在UAV数据集上测试，而没有在OTB数据集上测试，因此，想着自己运行AutoTrack，测试其在OTB数据集上的性能表现。 本文内容一、OTB数据集下载二、下载vlfeat工具包三、Visual Tracker Benchmark v1.0下载四、代码运行五、根据结果绘制Precision和Success曲线 一、OTB数据集下载 OTB数据集下载地址：http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/
windows下的VOT数据集配置
撂爪就忘的博客
01-12 2656
windows下的VOT数据集配置一、运行环境二、预先下载1、VOT-toolkit2、Trax3、ncc4、VOT数据集三、正文开始1、文件位置2、创建workspace3、配置跟踪器四、遇到问题未完待续 一、运行环境 Windows 10 x64， Matlab版本为MATLAB2018a，百度网盘链接：链接： https://pan.baidu.com/s/1dSoN9rUVjvRqIoueNqn6Fg 提取码：h8qo VS版本为VS2015,，百度网盘链接：链接： https://pan.bai
配置OTB2013数据集
SharbbyBai的博客
03-14 1353
打算用 OTB2013 和 OTB2015 看一下跟踪器的结果，需要配置 一下环境。因为看到很多论文中都是同时使用了 OTB2013 和 OTB2015 评估跟踪器的性能，因此我也想同时使用两个。然而，在配置环境开始之前我就碰到了重重壁垒，OTB100(OTB2015)我是本来就下载好了的，而 OTB2013 我却怎么也打不开官方的链接，包括Object Tracking Benchmark工具。因此，记录一下自己的配置过程。
目标检测/视频跟踪数据集指标分析——OTB与VOT
qq_41672195的博客
07-13 4184
一、OTB （Online Object Tracking Benckmark）   OTB 主要使用两类评价指标，一类是平均像素误差 Average Pixel Error（APE），二类是平均重叠率 Average Overlap Rate（AOR） 1、ARE （Average Pixel Error）   计算每一帧 groundtruth 的中心点与算法输出 bounding box 的中心点的欧氏距离作为每一帧的中心点误差，之后对所有帧的中心点误差取平均值得到 ARE。 该值越大说明误差越大。
单目标跟踪-vot数据集
lm1357924680的博客
11-05 3872
VOT evaluation kit 配置过程（Matlab） 配置版本Ubuntu 18.04.6 LTSMatlab2016b下载VOT evaluation kit 相关工具如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 配置版本 Ubuntu 18.04.6 LT
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