CVPR2018跟踪算法 STRCF的配置（Learning Spatial-Temporal Regularized Correlation Filters for Visual Tracking）

CVPR2018 的论文“Learning Spatial-Temporal Regularized Correlation Filters for Visual Tracking”已经提供源代码，下面介绍一下它的配置过程。

1、Github下载地址：https://github.com/lifeng9472/STRCF

2、从如下地址下载matconvnet，并解压到external_libs/matconvnet/ 路径

https://github.com/vlfeat/matconvnet

 3、从如下地址下载PDollar Toolbox，并解压到external_libs/pdollar_toolbox/路径

https://github.com/pdollar/toolbox

 4、从如下地址下载预训练模型imagenet-vgg-m-2048.mat，并放到feature_extraction/networks/路径（注：networks文件夹得自己新建）

http://www.vlfeat.org/matconvnet/pretrained/

 5、运行install.m，此时需要调用C++编译器，如果出现错误，请参考博客配置好matlab中的C++编译环境：https://blog.****.net/qq_17783559/article/details/82017379

6、运行demo_STRCF.m得到结果

7、运行深度特征，

注释掉17行results = run_STRCF(seq);

取消注释18行results = run_DeepSTRCF(seq);

8、 打开run_DeepSTRCF.m更改67行如下，不使用GPU（因为小本本没有GPU）。

 9、再次运行demo_STRCF.m得到深度特征的跟踪结果