VOT Toolkit工具配置和使用--Python版本

1、可以先参考下以下几个博客内容，熟悉下配置方法

（1）VOT Toolkit工具使用说明（Python版）

（2）vot-toolkit-python测试DiMP50在VOT2018上的表现

（3）用vot-toolkit-python测试可见光-红外模态融合跟踪算法mfdimp

（4） vot toolkit python配置

（5） vot toolkit python配置（有图有真相）

2、首先是环境的配置，参考vot官方 VOT Toolkit ，就是在选择的环境下输入以下代码安装vot toolkit：

pip install git+https://github.com/votchallenge/vot-toolkit-python

ps：python版本和matlab版本不同，python版本vot toolkit只需要输入这一句就可以了

至于这两个工具，可以将代码下载到本地：

（1）vot-toolkit python版 github：

GitHub - votchallenge/toolkit: The official VOT evaluation toolkit

这个可以说就是vot toolkit使用的代码，就是在使用toolkit过程中，一些初始化、evaluate、analysis、报错提示等都在这个代码中，最重要的还有trax通信代码等，通过上面pip一条指令，这个包就直接安装到环境中了

ps:可以自己手动修改如 timeout改为300000等，但是记得修改的位置是该环境下载的包的位置，不是自己下载的代码位置（我一开始就改错了。。。）

（2）vot-toolkit 调试用基本跟踪器NCC

GitHub - votchallenge/integration: Integration examples and utilities for VOT toolkit

这个的话感觉就是一个对于vot toolkit 使用的例子，可以参考 python_ncc.py和vot.py来写自己的算法接口文件（通常是复制vot.py到自己的算法同目录文件夹下，只参考python_ncc.py修改自己的算法接口）

ps:修改自己的算法接口其实就是分为：（1）初始化首帧

（2）后续每一帧按照自己的算法返回预测的坐标

如果配置过got10k的话，其实几乎一样

3、在使用过程中，首先通过

vot initialize <stack-name> --workspace <workspace-path> --nodownload

来初始化目录，具体含义可以参考第一部分的几个博客，这里说明一点：

（1）如果不在线下载数据集的话，就按照所需要的格式自己去整理vot2014、2015数据集，就是把图片放在color文件夹下，其余文件和color文件夹同目录，不过2014的话建议在线下载，因为

1、看下所需格式

2、2014在线下载的序列中几个文件是.tag格式，自己单独下载的vot 2014数据集是.label格式，不确定有没有问题，可以自己试试

4、修改trackers.ini文件

在初始化好之后，初始化的项目文件夹，例如：vot2014就会有该文件，不过是空白的，可以按照vot官网给的参考修改，修改说明：

（1）tracker-name：修改为自己的算法名字，后续evaluate、analysis都是输入这个名字

（2）label：感觉没啥用，改不改估计都行，可以改成和算法一致也行

（3）protocol：感觉不用改

（4）command：自己的算法代码文件，例如官方的python_ncc.py

（5）paths：自己算法代码所在的目录

（6）env_PATH：感觉没啥用，可以改为自己的环境Python位置

5、后面就是evaluate、analysis，可以参考第一部分博客内容

建议在evaluate的时候，先用官方给的python_ncc.py测试下，看看配置成功了吗

6、遇到的几个问题：

（1）环境配置不成功---------

其实我一开始新建了个虚拟环境，然后pip安装，结果失败，后来无意中使用我的base环境pip安装vot toolkit ，竟然成功了（到现在我也不清楚为啥，感觉是有些包需要，但是新建的环境没有的原因。。。）

（2）evaluate失败，报错-----------

先不要怀疑环境以及vot、trax包的问题，先看看自己代码，最主要的是看报错后打印的log内容，log中会给出报错的位置，在终端给出的报错可能看不出来原因，log中会给出具体位置

（我一开始只按照终端报错提示进行查找，怎么都不可以，后来看到了log报错位置，才修改成功，和终端的报错内容完全不一样）

例如：我的报错原因在于算法代码中导入包失败，就是从别的文件夹相应代码中import代码中的函数等，一直找不到别的文件夹中的相应代码，后来把算法代码.py放到了项目的一级目录，不放在子文件夹中了，就成功了-------------------

个人猜测是算法运行中按照子文件相对进行寻找其他文件夹代码，可能找不到

（3）python_ncc.py中有个self.template，所以每一帧返回值有个confidence，不知道什么用，感觉analysis也用不到呀，毕竟它这个又不是和每一帧的gt进行的比较；

我自己的算法代码就没有管这个，所以返回值只有坐标，最后保存的结果也是只有每一帧算法给出的预测位置坐标，感觉有坐标就足够了，毕竟应该就是分析自己算法每一帧给出的坐标和gt。

总结

最后就是，有关vot toolkit python版本的配置及使用较少，一定要耐心去配置、搜索（有时候搜索换个关键词也许就可以找到更多的相关博客）

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