Visual Tracking：运行ECO模型

ECO是MD大神发表在CVPR2017上的论文《ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking》中的模型。下面介绍如何在本机中运行和测试ECO模型。

环境：Ubuntu 18.04 LST、Matlab2016b、gcc6.4.0

以下翻译部分源于“https://github.com/martin-danelljan/ECO”；

1.在https://github.com/martin-danelljan/ECO中下载模型的ZIP文件，并解压；

2.在https://github.com/vlfeat/matconvnet中下载MatConvnet，并解压到ECO解压目录的"/external_libs/matconvnet/"文件夹下；

3.在https://github.com/pdollar/toolbox中下载PDollorToolBox，并解压到ECO解压目录的"/external_libs/pdollar_toolbox/"文件夹下；

4.打开Matlab，将当前文件夹切换到ECO文件夹，在命令行窗口输入insall；

在这一步骤中，会涉及到gcc版本问题，我最开始使用的是gcc4.7，执行install的时候，会报warning，提示应使用gcc4.9，并且在install结束时会报错。我尝试去安装gcc4.9，但是找不到安装gcc4.9的源。

于是，我安装了gcc5和gcc6，发现用这两个版本的每个版本都可以成功的执行install（虽然还是有waring）。

5.install成功后，执行demo_ECO，成功的话，会看到如下图所示的图片（一帧一帧的动）

但是，，，怎么可能一次就成功呢！会出现这个错误：

Invalid MEX-file '/home/matconvnet-1.0-beta20/matlab/mex/vl_nnconv.mexa64':
/usr/local/MATLAB/R2016a/bin/glnxa64/../../sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6: version
`GLIBCXX_3.4.21' not found (required by /home/matconvnet-1.0-beta20/matlab/mex/vl_nnconv.mexa64)

这个问题折磨了我好久，尝试了很多办法，终于找到了一个好使的！（出自https://stackoverflow.com/questions/25929332/version-glibcxx-3-4-11-not-found-required-by-buildw-mexglx?rq=1）

解决步骤如下：

a.删除/重命名Matlab的libstdc++.so，并将系统版本与相同名称进行符号链接:

sudo rm /usr/local/MATLAB/R20116b/bin/glnxa64/../../sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 /usr/local/MATLAB/R2016b/bin/glnxa64/../../sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6

b.删除Matlab版本，选择系统中的libstdc++:

sudo rm /usr/local/MATLAB/R2016b/bin/glnxa64/../../sys/os/glnxa64/libstdc++.so.6

c.添加环境变量

LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 matlab

这样就解决了上述问题。

6.这时，我又想运行demo_ECO_gpu，结果，运行时又报错了，如下：

Error using vl_nnconv
An input is not a numeric array (or GPU support not compiled).Error in vl_simplenn (line 300)
res(i+1).x = vl_nnconv(res(i).x, l.weights{1}, l.weights{2}, ...Error in get_cnn_layers (line 23)
cnn_feat = vl_simplenn(fparams.net, im,[],[],'CuDNN',true, 'Mode', 'test');Error in extract_features (line 59)
feature_map(ind:ind+num_blocks-1) = feat.getFeature(img_samples{img_sample_ind},
feat.fparams, gparams);Error in tracker (line 347)
xl = extract_features(im, sample_pos, currentScaleFactor, features, global_fparams,
feature_extract_info);Error in testing_ECO_gpu (line 129)
results = tracker(params);Error in demo_ECO_gpu (line 13)
results = testing_ECO_gpu(seq);

意思不就是你没有对matconvnet进行gpu的编译么（大概是这个意思吧。。。），然后我就去对matconvnet进行编译去了，参考https://blog.csdn.net/qq_27432889/article/details/54866471和https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/72541222，最后的vl_testnn('gpu', true)显示如下结果：

按理说，应该已经编译好了把，可是运行demo_ECO_gpu还是报一样的错误，这个问题待研究。

研究出来了，链接在这：https://blog.csdn.net/ms961516792/article/details/82762973

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