計算機視覺中，Visual tracker benchmark是一個相當於比較標準一般的存在，可以對比每個算法在相同的基準之下的性能。這個在CVPR 2013的時候發表的，下面是原文鏈接：
Online Object Tracking: A Benchmark （CVPR 2013）
http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/cvpr13_benchmark.pdf
官方鏈接：
http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/index.html
在2015年的時候數據集由原來的50個序列擴充到現在的100個。
現在多數使用的是Benchmark V1.0來運行測試所有tracking的結果，在官網下載完代碼之後，裏面已經存在了關於各種tracker在不同數據集上的結果了。
想要驗證自己的tracker在這個基準上的結果，說來非常的簡單。
直接的方法：
首先將代碼先拷到benchmark_v1.0/tackers/這個文件夾下，你會發現裏面已有好幾個算法的代碼文件夾了。
這邊注意了，我就是這樣的，沒有注意把代碼拷貝進去之後要自己寫一個調用函數，benchmark在運行的時候調用我們的算法的函數，就是每個tracker文件夾當中的run_trackers名字，這個一定要有，格式也很簡單，參照其他的算法應該很容易就能寫出來了。
第二步是：到benchmark_v1.0/util/configTrackers.m這個函數中，在trackers1這個結構體中添加上你的代碼的名字，比如：struct(‘name’,’KCF’,’namePaper’,’KCF’),…。
如果只想運行自己的算法結果，就把整個文件代碼註釋掉，重寫：
function trackers=configTrackers
trackers=[{struct('name','算法名字','namePaper','算法名字')}];第三步是：運行main_running.m函數。這個時候就是等待了，等待過程還是很漫長的，這個根據自己的算法的運行速度。等所有結果跑完了之後，結果就保存在results文件夾裏面，可以打開看一下，會有各個序列集對應自己算法名字的結果文件存在。
PS：這邊如果提示error，所有序列集都是error的話，就是你以前配置錯誤了，跑出來結果是空的，這個時候去results文件夾裏面把以前錯誤的結果刪除掉，重新運行就沒問題了。
第四步是：運行perfPlot.m函數，根據你運行出來的結果畫出可視化的曲線。如果這邊報錯問價找不到什麼的，點到錯誤的地方把路徑修改一下就應該沒有什麼問題的。
這個過程當中你可能會遇到一些問題：第一個會是路徑的問題，這個需要你更改的路徑有configTrackers.m和configSeqs.m裏面的路徑，對應修改就可以了。還有一點就是在修改configTrackers.m的時候，你可能添加一個自己的tracker到已知的結構體當中會遇到運行main_running函數時出現錯誤，這個時候嘗試單獨把自己的tracker作爲一個結構體，把其他的算法都註釋掉，只剩下自己的tracker然後試試，因爲這個時候其他的tracker結果都已經保存下來了，只需要自己的tracker的結果出來就好了。
其他的應該就沒什麼問題了！
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