HCFT和HCFTstar在OTB数据集中测试的接口函数

HCFT跟踪算法（Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking）是2015年发表在ICCV上的一篇结合相关滤波和深度特征的跟踪算法，作者Chao Ma、Jia-Bin Huang、Xiaokang Yang、
Ming-Hsuan Yang。
HCFTstar(Robust Visual Tracking via Hierarchical Convolutional Features)是原作者在HCFT基础上的改进，改进了尺度估计和重检测机制。
在OTB数据集上测试两个算法时需要接口函数（前提是已经调试通了两个算法），如下：
HCFT算法的接口函数 run_HCFT.m

  function results = run_HCFT(seq, res_path, bSaveImage)addpath('utility','model','cf_scale','external/matconvnet/matlab');vl_setupnn();padding = struct('generic', 1.8, 'large', 1, 'height', 0.4);lambda = 1e-4;              % Regularization parameter (see Eqn 3 in our paper)output_sigma_factor = 0.1;  % Spatial bandwidth (proportional to the target size)interp_factor = 0.01;       % Model learning rate (see Eqn 6a, 6b)cell_size = 4;              % Spatial cell sizeshow_visualization = 0;global enableGPU;enableGPU = false;target_sz = seq.init_rect(1,[4,3]);pos = seq.init_rect(1,[2,1]) + floor(target_sz/2);img_files = seq.s_frames;video_path = [];% Call tracker function with all the relevant parameters[rects, time] = tracker_ensemble(video_path, img_files, pos, target_sz, ...padding, lambda, output_sigma_factor, interp_factor, ...cell_size, show_visualization);if bSaveImageimwrite(frame2im(getframe(gcf)),[res_path num2str(frame) '.jpg']); endfps = numel(img_files) / time;results.type = 'rect'; results.res = rects;%each row is a rectangle results.fps = fps; end

HCFTstar算法的接口函数 run_HCFTstar.m

  function results = run_HCFTstar(seq, res_path, bSaveImage)addpath('utility','train');% Path to MatConvNet. Please run external/matconvnet/vl_compilenn.m to% set up the MatConvNetaddpath './matconvnet/matlab'vl_setupnn();% Where the 'imagenet-vgg-verydeep-19.mat' file isaddpath './vgg_model'addpath(genpath('edgesbox'));addpath(genpath('piotr_toolbox'));addpath(genpath('Diagnose'))% Extra area surrounding the targetpadding = struct('generic', 1.8, 'large', 1, 'height', 0.4);lambda = 1e-4;              % Regularization parameter (see Eqn 3 in our paper)output_sigma_factor = 0.1;  % Spatial bandwidth (proportional to the target size)interp_factor = 0.01;       % Model learning rate (see Eqn 6a, 6b)cell_size = 4;              % Spatial cell sizeconfig.kernel_sigma = 1;config.motion_thresh= 0.181; %0.25 for singer2 0.32;%0.15config.appearance_thresh=0.38; %0.38config.features.hog_orientations = 9;config.features.cell_size = 4;   % size of hog grid cell      config.features.window_size = 6; % size of local region for intensity historgram  config.features.nbins=8; show_visualization = 0;global enableGPU;enableGPU = true;target_sz = seq.init_rect(1,[4,3]);pos = seq.init_rect(1,[2,1]) + floor(target_sz/2);img_files = seq.s_frames;video_path = [];[positions, time,rect_position] = tracker_HCFTstar(video_path, img_files, pos, target_sz, ...padding, lambda, output_sigma_factor, interp_factor, ...cell_size, show_visualization,config); %tracker_ensemble_RPnew1 if bSaveImageimwrite(frame2im(getframe(gcf)),[res_path num2str(frame) '.jpg']); endfps = numel(img_files) / time;results.type = 'rect'; results.res = rect_position;%each row is a rectangle results.fps = fps; end

写接口函数需要注意的几点：
一、输入参数(seq, res_path, bSaveImage)，这3个参数是OTB数据集的工具包tracker_benchmark_v1.0中main_running.m文件使用的，其中指定了参数的具体指。
二、先把具体算法中用到的准备工作写出来，比如添加路径、编译操作、运行参数等。
三、添加一句

    show_visualization = 0;

因为是在数据集中测试，不需要实时观看算法效果，就把这个可视化的标志位设为0。
四、这几句基本都会用上

    target_sz = seq.init_rect(1,[4,3]);pos = seq.init_rect(1,[2,1]) + floor(target_sz/2);img_files = seq.s_frames;video_path = [];

这几句使用工具包中 main_running.m 给定的参数来给出初始化的相关信息。
五、调用算法主程序，比如上面

    [positions, time,rect_position] = tracker_HCFTstar(video_path, img_files, pos, target_sz, ...padding, lambda, output_sigma_factor, interp_factor, ...cell_size, show_visualization,config); %tracker_ensemble_RPnew1

这里 tracker_HCFTstar( ) 函数用到的各个参数都要在上面的步骤中给定。
六、

    if bSaveImageimwrite(frame2im(getframe(gcf)),[res_path num2str(frame) '.jpg']); end

这句都要用，用来保存数据。
七、最后赋值的几句：

    fps = numel(img_files) / time;results.type = 'rect'; results.res = rect_position;%each row is a rectangle results.fps = fps;

就是把结果赋给results。主要是 results.res 要根据算法的主程序的输出值来确定，要找到算法最终预测的目标框。

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