2、OTB-2013平台(http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/benchmark_v10.html) 3、sequences(测试的视频集,需要一个个视频点进去下载,最后一起放到一个命名为sequences的文件夹中)(http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/datasets.html) 一、OTB框架基本介绍 在解压完压缩包之后我们得到一个名...
图像数据集推荐: 推荐两个图像数据集网站,网站如下: Visual Tracker BenchmarkA Benchmark and Simulator for UAV Tracking (Dataset) | IVUL | Image and Video Understanding Lab (kaust.edu.sa) A Benchmark…
首先将代码先拷到benchmark_v1.0/tackers/这个文件夹下,你会发现里面已有好几个算法的代码文件夹了。 这边注意了,我就是这样的,没有注意把代码拷贝进去之后要自己写一个调用函数,benchmark在运行的时候调用我们的算法的函数,就是每个tracker文件夹当中的run_trackers名字,这个一定要有,格式也很简单,参照其他的算法...
hp_search.m 支持多线程调参 main_parpool.m 支持多线跑数据集 Curve_perfPlot.m 可视化每一个视频的位置误差和重叠率 https://mp.weixin.qq.com/s/blSO9Ci15DMidrGudIGNkQ
visual_tracker_benchmark OTB 工具箱优化,代码同样适用 VisDrone,UAVDT,DTB70,UAV123等(只要是OTB评价标准的Success和Precision都可以适用) 原始工具箱功能 configSeqs.m 配置视频序列 configTrackers.m 配置跟踪器 main_running.m 在指定视频序列上运行跟踪器 perfPlot.m 画出精度图和成功率图 drawResultBB....
http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/这个基准从2013年提出,应该是目前最火的benchmark了。原始论文链接:Online Object Tracking: A Benchmarkhttp://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/cvpr13_benchmark.pdf后来2015年扩充到100库再版发表到TPAMI。Object Tracking Benchmark。http://ieeexplore.ieee.or...
HonglinChu/visual_tracker_benchmarkPublic Notifications Fork1 Star17 Files master Curve_plot anno initOmit rstEval trackers util vlfeat-0.9.21-bin Curve_genPerfMat.m Curve_perfPlot.m Curve_plotDrawSave.m E-Bird1.png FPSperfPlot.m O-Bird1.png ...
We evaluated the performance of the proposed framework using the Visual Tracker Benchmark v1.0. Our results show that this method improves the performance of HCFT in challenging attributes such as deformation, illumination, out-of-plane and in-plane rotations, as well as overall performance. 20 ...
如果被选中的tracklet在当前帧中没有检测结果,则算法会指出目标不存在。由于benchmarks要求每帧都输出结果,所以我们用选定的tracklet最近一次的检测的box,并且将其得分设0。 (这里有个疑问,那下一帧重捕之后的检测结果d_t如何添加到tracklet中呢,新检测结果需要与前一帧结果d_t-1进行比较,这个d_t-1来自于哪里?
Both qualitative and quantitative evaluations on challenging benchmark image sequences demonstrate that the proposed tracking algorithm performs favorably against several state-of-the-art methods. 挑战性实验基准图像序列上定性、定量的评估证明了提出的跟踪算法跟目前的算法相比运行很好。