OTB官方评估代码matlab版本

OTB最初就是MATLAB版本评估，后来又推出了python版本，不过精度貌似没有matlab高

python版本配置可以参考我另一篇博客：OTB官方评估代码python版本

tracker_benchmark_v1.0介绍以及matlab配置可以参考以下几篇博客，都是一个博主写的：

【OTB使用介绍一】tracker_benchmark_v1.0小白使用配置OTB100

【OTB使用介绍二】对Visual Tracker Benchmark v1.0源码进行介绍

【OTB使用介绍三】如何将自己的算法加入到Visual Tracker Benchmark v1.0中，以KCF为例

【OTB使用介绍三（补充）】如何将自己的算法加入到Visual Tracker Benchmark v1.0中，以ECO为例

在配置中有几个注意的地方：

1、如果要评估OTB100,可以参考：目标跟踪tracker_benchmark_v1.0的配置OTB100数据集

主要是修改两个地方：（1）configSeqs.m中的序列-------博主已给出，赞！

直接使用即可，不过路径要修改为自己的路径，几个特殊序列（如：Human4、jogging-1、jogging-2）的文件名根据实际情况进行修改

（2）替换anno文件夹

采用博主给出的最新那个，替换官网原来的就行

我们下载最原始的tracker_benchmark_v1.0，里面默认的是OTB2013.

OTB2013是指作者2013年投CVPR时所使用的数据集，一共有50个视频序列，51个测试场景，其中有一个视频序列Jogging中具有两个测试场景。

OTB2013、OTB50、OTB100的区别可以自己了解下

2、如果要进行OPE评估，可以参考：目标跟踪tracker_benchmark_v1.0的配置修改几个地方

如果是直接拿自己的OTB100结果文件进行OPE评估，也要把OTB100个结果复制到results\results_TRE_CVPR13中，因为代码这样写的，可以自己去修改了

3、如果不运行main_running.m，单独运行perfPlot.m进行评估，可能会报错：

” 未定义函数或变量 'calcRectInt' “

此时把“restEval”文件夹addpath到需要calcRectInt这个函数的那个文件（我添加到了util/calcSeqErrRobust.m中）中就好了。

问题

我在进行OPE评估的时候，采用MDNet算法，发现如果perfPlot.m文件中设置rankingType如下：

rankingType = 'AUC'; %AUC, threshold

就是只画图success,那么结果正确

但是如果设置为threshold（画出success和Precision），那么Precision正确，success不正确，不知道为什么

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