本文主要是介绍目标跟踪工具 VOT-toolkit 的使用方法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
一. VOT-toolkit的简介
二. VOT-toolkit的安装
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首先需要下载 Matlab,因为跟踪器配置文件的生成需要用到 Matlab,关于Matlab的安装就不多赘述;
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到 Github 网站上下载 vot-toolkit
可以选择一并下载好 trax,这个不是必须下载,因为在 Matlab中初次使用 vot-toolkit 编译配置文件时会自动下载好这部分内容,但是网速不快的话,建议提前下好,然后复制粘贴到相关的文件夹下面去,如下图路径所示:
三. VOT-toolkit的使用(Demo)
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Matlab 版本 vot-toolkit 的使用方法:
1* 首先运行 toolkit_path.m 文件
2* 再运行 workspace 文件夹中的 workspace_create.m文件
3* 根据提示选择要测试的数据集,并为跟踪器取名为 ncc(任意英文名都可以),然后进行跟踪器语言的选择,创建完成,流程如下图:
4* 此时就会生成几个新的文件,其中最重要的是如下两个文件:
首先打开 tracker_ncc.m 文件,进行如下编辑:
而 configuration.m文件不用修改,它仅表示特有的编译文件,如果它存在,那么不能再新编译一个跟踪器
然后运行 run_test.m文件,进行跟踪器检测评估,结果如下图所示:
选择一个序列,观看其效果,如下图所示:
至此,Matlab 版本的 vot-toolkit 使用方法介绍完毕,因为后期的跟踪器都是用 python 写的,因此我们重点关注下面的 python 版本。
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Python 版本 vot-toolkit 的使用方法:
1* 2* 同上;
3* 选择 python 版本的跟踪器即可,如下图所示:
4* 依旧会生成 tracker_ncc.m 文件和 configuration.m文件此时两个文件都要进行修改,首先修改 tracker_ncc.m ,如下图所示:
再修改 configuration.m,加入一个默认的 python 编译器,如下图所示:其余内容同上的 Matlab 版 vot-toolkit 使用。
四. VOT-toolkit测评自己的跟踪器
前提:必须将自己的跟踪器跑通,才能进行跟踪器的性能测评
下面以一个具体的例子说明:
项目出处:https://github.com/alanlukezic/d3s
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首先将项目下载后,文件包如下图所示:
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关于如何跑通跟踪器,由于每个项目的结构体系不同,这里无法做出通用的教程,只能多总结多积累,多学习前人的工作,看着 Readme 文档自己实践。
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下面介绍如何在跑通跟踪器的基础上使用 Vot-toolkit 工具箱python版本进行跟踪器的测评。
1* 2* 3* 同上面 python 版本 vot-toolkit 的 demo 教程
4* 生成 tracker_D3S.m 文件和 configuration.m文件
对生成的 configuration.m 文件,修改方式与Demo相同,如下图:
对于生成的 tracker_D3S.m 文件,修改方式如下图所示:
运行 run_test.m文件,进行跟踪器检测评估,结果如下图所示:
运行 run_experiments.m 文件,生成一系列txt文件,结果如下图:
运行 run_analysis.m 文件,生成数据分析图表,内容如下:
查看 index.html的结果,如下图所示:
至此,toolkit工具箱的使用流程基本完成!
这篇关于目标跟踪工具 VOT-toolkit 的使用方法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!