Online Object Tracking:A Benchmark 吴毅
用我自己的算法在benchmark上跑的步骤和遇到的问题：
步骤：
下载完benchmark后会看到在文件中包含4个.m文件，main_running.m、perfPlot.m、genPerfMat.m、drawResultBB.m
1 把自己的算法放到benchmark的文件夹trackers中。
2 打开main_running.m文件，在14和16行 分别打开configSeqs.m文件和configTrackers.m文件。configSeqs.m写的是放图片集的名称和位置，需要根据自己图片序列集存放的位置进行修改，名称也需要注意一下，例如：原名称是david_c，
configTrackers.m文件中放的是所有的算法，在trackers1这个结构体中添加上你的代码的名字，比如：struct('name','KCFDP','namePaper','KCFDP'),...。
3 最重要的一步就是需要写一个将自己算法的输入输出对接到benchmark中的脚本run_tracker.m文件，打开其他算法时会发现每个算法中都会有run_tracker.m文件，例如run_CT.m run_CSK.m
这步很简单，参照其它算法 例如：run_CT.m对比CT.m文件 看到第一行的输入和最后一行的输出进行了统一，
function results=run_CT(seq, res_path, bSaveImage)
results.res=res;
results.type='rect';
results.fps=(seq.len-1)/duration;
disp(['fps: ' num2str(results.fps)])
输入：Seq代表着输入的图片，要将算法中输入的图片用Seq来代替
输出：res代表跟踪位置type 类型
做完上述三步后，运行main_running.m函数。对于mainrunning函数是主函数，这个函数的作用是（1）能够将视频分割成20段，以验证TRE。（2）若是SRE，则可以在空间改变初始位置，一共12组
运行完main_running.m函数，得到的结果是在文件夹results中的results_SRE_CVPR13和results_TRE_CVPR13。
如果想画各种精度曲线的话，就可以运行perfPlot.m文件，这个函数调用genPerMat函数得到需要的精度数据以及错误率(DP,OP)，然后放到perfMat\overall\文件中，画出来的图保存在figs\overall\文件夹下。运行perfPlot.m会调用生成的结果results_SRE_CVPR13和results_TRE_CVPR13，以此画出结果
画各种tracker算法在图像上的效果（bounding boxes），可以调用drawResultBB.m函数，就可以实现。
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