相關濾波目标跟蹤學習筆記（二）——資料庫簡介

目标跟蹤作為計算機視覺中的一個大方向，人們對它的研究已經幾十年了，但是到目前為止并沒有哪個算法能達到100%的不跟丢。目标跟蹤過程中存在着許多複雜幹擾，比如遮擋，形變，背景幹擾，光照變化等，這也是我們今後要解決的主要問題。

一、資料庫簡介

從論文中我們可以發現，目标跟蹤領域已經形成了幾個重要的資料集和一個評價标準。如果寫論文必定繞不開這幾個資料集和這個評價标準。

資料集

1. 首先，用的最廣泛的是OTB-50和OTB-100，網址 Object Tracking Benchmark,裡面涉及到灰階圖像和彩色圖像，均可以免費下載下傳，涉及到目标跟蹤的11個屬性，包括光照變化、尺度變化、遮擋、形變、運動模糊、快速運動、平面内旋轉、平面外旋轉、出視野、背景幹擾、低像素。每個圖像序列都對應着兩個或多個屬性，每個序列都對應着一個txt檔案，記錄着人工标注的目标中心位置和目标的大小。更多的詳細資訊請參閱部落格線上目标跟蹤：一種評估基準 A Benchmark 翻譯。
2. VOT資料集是基于每年一次的VOT比賽的，每年都會有新的資料集産生，當然其中一部分圖像序列是和OTB重合的，但是總的來說VOT資料集略難于OTB資料集，一般用VOT16，一般在這兩個資料集上跑的效果都好，才算真的好，如果隻在一個資料集上效果好，那隻能說明這個算法的泛化能力還不夠。OTB的網址Visual Object Tracking。
3. Temple Color 128資料集裡面包含的全是彩色序列，部分序列也是和OTB重合的，如果算法隻适用于彩色序列的話可以在此資料集上跑一下，此資料集也是免費下載下傳，網址Temple Color 128 - Color Tracking Benchmark。
4. VIVID Tracking資料集裡面包含9個序列，均是從高空拍攝的車輛視訊圖像，包括灰階圖像和彩色圖像，相對時間都比較長，目标也比較小，遮擋情況比較多，網址VIVID Tracking Evaluation Web Site 。

5. UAV123 Dataset資料集是均是通過無人機拍攝的彩色圖像，但是需要翻牆下載下傳，如果是做無人機目标跟蹤方面的同學，此資料集一定必不可少，網址A Benchmark and Simulator for UAV Tracking。

   除此之外還有許多目标跟蹤的資料集，在此就不一一列舉。

評價标準

目前用的最多的是OTB的評價标準，它可以給出各個算法的精确度圖和成功率圖，和各個屬性的精确度圖和成功率圖，并對各個算法進行排序。除了有一次評估OPE外，還有時間魯棒性評估（TRE），空間魯棒性評估 （SRE），但是一般論文裡都隻用OPE，至于怎麼用這個評估标準，可參考線上目标跟蹤：一種評估基準 A Benchmark 翻譯和目标跟蹤 benchmark用法 添加、測試自己的代碼。

二、相關濾波目标跟蹤參考資料彙總

1、知乎目标跟蹤之NIUBILITY的相關濾波專欄；

2、知乎目标跟蹤算法專欄；

3、GitHub，foolwood代碼彙總;

4、Github，HakaseH代碼彙總;