OTB最初就是MATLAB版本評估，后來又推出了python版本，不過精度貌似沒有matlab高

python版本配置可以參考我另一篇博客：OTB官方評估代碼python版本

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tracker_benchmark_v1.0介紹以及matlab配置可以參考以下幾篇博客，都是一個博主寫的：

【OTB使用介紹一】tracker_benchmark_v1.0小白使用配置OTB100

【OTB使用介紹二】對Visual Tracker Benchmark v1.0源碼進行介紹

【OTB使用介紹三】如何將自己的算法加入到Visual Tracker Benchmark v1.0中，以KCF為例

【OTB使用介紹三（補充）】如何將自己的算法加入到Visual Tracker Benchmark v1.0中，以ECO為例

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在配置中有幾個注意的地方：

1、如果要評估OTB100,可以參考：目標跟蹤tracker_benchmark_v1.0的配置OTB100數據集

? ? ?主要是修改兩個地方：（1）configSeqs.m中的序列-------博主已給出，贊！

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?直接使用即可，不過路徑要修改為自己的路徑，幾個特殊序列（如：Human4、jogging-1、jogging-2）的文件名根據實際情況進行修改

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）替換anno文件夾

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?采用博主給出的最新那個，替換官網原來的就行

? ? ?我們下載最原始的tracker_benchmark_v1.0，里面默認的是OTB2013.

? ? ?OTB2013是指作者2013年投CVPR時所使用的數據集，一共有50個視頻序列，51個測試場景，其中有一個視頻序列Jogging中具有兩個測試場景。

? ? ?OTB2013、OTB50、OTB100的區別可以自己了解下

2、如果要進行OPE評估，可以參考：目標跟蹤tracker_benchmark_v1.0的配置? 修改幾個地方

? ? ? 如果是直接拿自己的OTB100結果文件進行OPE評估，也要把OTB100個結果復制到results\results_TRE_CVPR13中，因為代碼這樣寫的，可以自己去修改了

3、如果不運行main_running.m，單獨運行perfPlot.m進行評估，可能會報錯：

” 未定義函數或變量 'calcRectInt' “

此時把“restEval”文件夾addpath到需要calcRectInt這個函數的那個文件（我添加到了util/calcSeqErrRobust.m中）中就好了。

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問題

我在進行OPE評估的時候，采用MDNet算法，發現如果perfPlot.m文件中設置rankingType如下：

rankingType = 'AUC'; %AUC,?threshold

就是只畫圖success,那么結果正確

但是如果設置為threshold（畫出success和Precision），那么Precision正確，success不正確，不知道為什么

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的OTB官方评估代码matlab版本的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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