VOT資料集評測工具VOT-Toolkit(MATLAB版)配置教程

1. VOT-Toolkit簡介

VOT-Toolkit

是視覺目标跟蹤挑戰賽的官方工具包，該工具包是一組

MATLAB

腳本，用于估計視覺目标跟蹤器的性能。

2. 下載下傳源碼

去官網

VOT Challenge

下載下傳

VOT-Toolkit

的源碼，點選連結可以跳轉到

VOT-Toolkit

在

Github

上對應的庫。

![Figure_1.png](

https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/20e2cf190ff24c6b8e4ee6dc7e65a01c.png

）

跳轉以後會發現該庫包含3

branches

，預設下載下傳

master

分子，而目前網絡的多數教程都是基于dev分支，

master

分支和

dev

分支的主要差別在于

dev

包含工具包自帶的

Integration

（至于

Integration

将會在後面介紹），而

master

分支需要另外自行下載下傳，本文的配置以

master

分支為例。

3. 源碼解壓

VOT-Toolkit源碼解壓以後目錄結構如圖所示

首先對目錄中各檔案進行說明

• workspace

  -該子產品包含用于初始化，加載和使用工作區的功能。工作區是一個專用目錄，與工具包目錄分開，用于存儲特定于實驗的結果。該目錄包含幾個特殊的子目錄，這些子目錄包含序列資料，每個跟蹤器的原始結果，報告文檔和緩存的資料。

• tracker

  -跟蹤器子產品包含與跟蹤器相關的功能。該工具包在內建現有跟蹤器方面具有很高的靈活性，這些跟蹤器可以作為外部程式運作，并使用特殊協定與該工具包進行通信。

• sequence

  -序列子產品包含與序列，軌迹和區域有關的功能。該工具包将區域定義為圖像幀中一組像素的描述，将軌迹定義為可以描述groundtruth批注或跟蹤結果的區域清單，将序列定義為圖像清單及其對應的

  groundtruth

  的組合注釋和其他中繼資料。

• analysis

  -分析子產品包含與性能分析和結果正常分析相關的功能。該子產品的核心是 本文 提出的基于準确性-穩健性度量對的排名方法。

• report

  -該子產品包含用于生成報告和可視化的功能。大多數報表都依賴于報表上下文結構，該結構提供了一種簡單的機制來

  reports

  在工作區的目錄中生成多頁報表。

• utilities

  -該子產品包含在工具包中使用的實用程式功能。

4. 下載下傳Integration

Integration實際是VOT-Toolkit自帶的跟蹤器執行個體，用于示範VOT-Toolkit的使用流程，dev分支預設包含Integration，而master分支需要自行下載下傳，下載下傳連結：

Integration

，裡面包含NCC跟蹤器分别由matlab，native(C++)，python的實作源碼

我們需要做的是将這幾個目錄複制到VOT-Toolkit中tracker下的examples目錄下，因為下面将使用該跟蹤器示範VOT-Toolkit的使用

5. 下載下傳TraX

TraX(Visual Tracking eXchange protocol)是一種簡單的協定，可簡化計算機視覺跟蹤算法的評估。基本思想是，跟蹤器在（标準）輸入/輸出流或TCP套接字上使用的文本指令與評估軟體進行通信，說簡單點就是是的用matlab，c++，python等不同程式設計語言編寫的跟蹤算法都可以使用TraX協定與VOT-Toolkit進行通信，實施評估。TraX的下載下傳連結：

TraX

在VOT-Toolkit根目錄下建立native檔案夾，将TraX解壓到native目錄下，可以發現解壓出來的Trax是源碼，是以首先需要使用CMake進行編譯，目前網上出現的VOT-Toolkit配置問題多數是因為缺少這一步驟。

6. 編譯TraX

去官網下載下傳

CMake工具

，這裡下載下傳msi安裝，因為msi安裝能夠自動配置環境變量，由于CMake工具需要使用VS編譯器，是以VS也是需要安裝，請自行安裝。

在TraX目錄下建立build目錄，用于編譯TraX目标檔案接收目錄，打開CMake并且按照下圖配置自己的目錄

配置完成以後，點選下方的Configure按鈕，選擇編譯器以及平台，我的Win10 X64+VS2015配置如下，配置完成以後點選Finish

完成以後輸出如下

之後點選Generate->Open Project會自動使用VS打開該項目如下，最後在ALL BUILD上右擊選擇生成，便完成了TraX的編譯

7. 測試自帶NCC跟蹤器

在VOT-Toolkit根目錄下建立vot-workspace用于需要測試跟蹤器的家目錄，之後的評估報告都會在該目錄的子目錄下，首先運作toolkit_path.m檔案，然後打開workspace目錄下的workspace_create.m檔案，然後進入vot-workspace目錄運作workspace.m檔案。

其中第一個1表示選擇的測試視訊序列，NCC作為要測試的跟蹤器的名稱辨別，第二個表示該跟蹤器的程式設計語言，輸出如下表明新的跟蹤器workspace建立成功

然後将tracker_NCC.m修改為，NCC跟蹤器就配置完成了

% error('Tracker not configured! Please edit the tracker_NCC.m file.'); % Remove this line after proper configuration
tracker_label = ['NCC'];
tracker_command = generate_matlab_command('ncc', {'F:\vot-toolkit\tracker\examples\matlab'});
tracker_interpreter = 'matlab';           

最後運作run_test.m，就可以評估NCC跟蹤算法，出現如下錯誤表明指定目錄沒有視訊序列，是以需要按照提示路徑去下載下傳視訊序列放在指定目錄

至此VOT-Toolkit工具配置全部完成。

參考部落格：

【1】

vot-toolkit使用簡介

【2】

VOTtoolkit的使用【2. 融合KCF】

【3】

VOT-2016 代碼評測工具的使用說明