windows下使用pysot-toolkit测评VOT2019数据结果_pysot vot2019

目录

一、环境搭建

二、跟踪结果和数据集配置配置

 三、代码补充

1.eval.py

2.eao_benchmark.py

四、测试结果

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一、环境搭建

 pysot-toolkit是评估单目标跟踪性能的工具，其代码链接为：https://github.com/StrangerZhang/pysot-toolkit

本文主要在Windows下使用该工具对siammask在VOT2019上的结果进行测试。

项目可以直接下载，也可以使用anaconda或git bash使用以下代码获取

git clone https://github.com/StrangerZhang/pysot-toolkit

运行该代码的环境需要包含以下库

 

 其中，随版本更新，glob已在基本库中，无需安装

由于该项目有一个.c文件，需要转化为pyd文件才可运行，需要先切换到utils下运行setup.py文件

#anaconda下
cd /d "setup.py的地址"
python setup.py build_ext --inplace
#git bash下
cd pysot/utils/
python setup.py build_ext --inplace

运行后会多出pyd文件

 至此环境搭建完成。

二、跟踪结果和数据集配置配置

数据集要求以VOT2016,VOT2017之内的格式命名，且包含有相应名字的json文件

 结果要求以下形式

 三、代码补充

pysot-toolkit主要支持以下数据集的测试

 如果是测试以下数据集，就可以直接使用官方例程的命令行进行测试，以下是官方的教程图

 但是由于我想要测试VOT2019跑出的结果，需要改一下代码，。

1.eval.py

首先是要配置解析器的几个地址和跟踪器的名称

 不在赘述，值得注意的是关于trackers最好使用列表格式来储存字符串，因为后面的程序里面有一个强制取列表，直接用字符串会把你的名字拆成一个个字符，导致读不对地址。

其次就是给条件选择语句配上VOT2019

2.eao_benchmark.py

由于加上了VOT2019,计算过程中一些类的属性不全，需要补一下，在初始化方法中给VOT2019也补一段

四、测试结果

运行eval.py文件，结果如下，测试完成