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目标跟踪OTB数据集的评估结果。

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简介：
若干重要的算法在OpenText Bolt (OTB)数据集上的实验结果，包括BACF、DSST、ECO-HC、KCF、LCT、LMCF和SAMF。此外，SRDCF以及其变体SRDCFdecon也得到了评估。

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  • OTB数据集的目标跟踪结果
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    本研究提供了针对OTB数据集的最新目标跟踪算法的结果分析与比较，旨在为视觉跟踪领域的研究人员提供参考和借鉴。 BACF, DSST, ECO-HC, KCF, LCT, LMCF, SAMF 和 SRDCF 等几个主流算法在OTB数据集上的表现。
     
  • OTB数据集与目标跟踪中的KCF算法
    优质
    本文探讨了OTB数据集在目标跟踪领域的应用及其特点，并深入分析了基于该数据集优化的KCF（Kernelized Correlation Filters）算法的工作原理及优势。 OTB50、OTB100 和 OTB2013 数据集可以用来生成虚拟样本的数量，通过增加训练分类器的样本数量来提高效果。 核技巧是将低维空间中的计算映射到高维的核空间，在低维空间中不可分的数据在高维空间中变得线性可分。
     
  • OTB数据集测试结果
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    本研究展示了在多个任务上使用OTB数据集进行算法测试的结果，涵盖视频目标跟踪等领域的性能评估。 OTB数据集的结果展示了不同算法在目标跟踪领域的性能表现。这些结果为研究人员提供了一个评估其工作的基准，并促进了该领域的发展。通过比较各种方法的准确性、鲁棒性和效率，研究者可以更好地理解当前技术的优势与局限性。此外，它还鼓励了创新思维和进一步的研究探索，以期提高未来算法的效果。
     
  • AMILAN-MOTCHALLENGE-DEVKIT-Master_多目标跟踪评估代码_
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    本项目为AMILAN MOT CHALLENGE提供的开发工具包，包含多目标跟踪评估代码及相关资源。 对多目标跟踪算法的跟踪效果进行评价，并确保评价结果符合MOT（多目标追踪）评价体系中的各项指标。
     
  • VOT2013目标跟踪数据集-网盘链接
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    本资源提供VOT2013目标跟踪挑战赛的数据集下载，包含多段视频及标注信息，适用于研究与开发新的视觉跟踪算法。 VOT官网不提供数据集单独下载。本资源包含目标跟踪数据集VOT2013，并提供了百度网盘链接和密码以供访问。
     
  • 修改后的OTB目标跟踪工具箱代码，支持FPS计算及多种数据集测试
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    本项目更新了OTB目标跟踪工具箱的源代码，新增功能包括实时帧率(FPS)显示和多数据集兼容性测试，旨在提升开发者的实验效率与灵活性。 官网的OTB工具箱源代码版本较老，缺少很多文件，无法运行最新的OTB100。我们基于原版OTB代码进行了扩展和优化，新增了大量缺失的文件，并对部分代码做了微调，以支持计算FPS（注释中可启用），并且能够顺利运行包括OTB100在内的各种OTB数据集。此版本非常适合初学者使用，可以帮助新手避免一些常见的问题，加快学习进程。
     
  • MATLAB中的多目标跟踪算法与数据集
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    本篇文章深入探讨了在MATLAB环境下实现和优化多目标跟踪算法的方法，并介绍了相关的数据集应用。 目标跟踪是机器视觉研究中的一个重要领域，分为单目标跟踪与多目标跟踪两种类型。前者专注于视频画面内单一对象的追踪；后者则同时处理多个对象，并确定它们在视频中运动轨迹的信息。 基于视觉的目标自动跟踪技术，在智能监控、动作行为分析以及自动驾驶系统等领域有着广泛的应用价值。例如，在自动驾驶场景下，需要对移动中的车辆、行人及其他动态物体进行精确地定位和预测其未来的位置与速度等信息。目标追踪算法能够实现路径特征的自动化提取及分析，并且可以纠正视觉检测过程中的错误判断或遗漏现象，为后续的行为模式研究提供坚实的基础。 在众多的目标跟踪技术中，单个对象的跟踪方法研究更为深入广泛并且相对更加成熟有效。其中包括如Mean Shift、卡尔曼滤波和粒子滤波等预测状态的技术手段；以及TLD这类基于在线学习的方法；还有KCF这种利用相关性过滤器进行追踪的方式等等。