OTB分为：OTB50和OTB100
官方下载链接为：OTB官方数据集网站
http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/datasets.html
百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ck51d7OQ8w8BGcTL9UtopA
提取码：jn0k
其中50和100，分别表示该数据集里面视频的个数分别为50个和100个
其中OTB100包括OTB50，该数据集的特点是人工标注的groundtruth，2.包含25%的灰度数据集
②竞赛数据集VOT2016更加具有代表性，VOT数据集每年都会更新
VOT2016官方链接：http://www.votchallenge.net/vot2016/results.html
VOT2016百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1oyp7EV7vL-eNhtEJeAYiVw
提取码：4zsn
VOT2013-2016官方链接：www.votchallenge.net/howto/
OTB和VOT区别：OTB包括25%的灰度序列，但VOT都是彩色序列，这也是造成很多颜色特征算法性能差异的原因；两个库的评价指标不一样，具体请参考论文；VOT库的序列分辨率普遍较高，这一点后面分析会提到。对于一个tracker，如果论文在两个库(最好是OTB100和VOT2016)上都结果上佳，那肯定是非常优秀的(两个库调参你能调好，我服，认了~~)，如果只跑了一个，个人更偏向于VOT2016，因为序列都是精细标注，且评价指标更好(人家毕竟是竞赛，评价指标发过TPAMI的)，差别最大的地方，OTB有随机帧开始，或矩形框加随机干扰初始化去跑，作者说这样更加符合检测算法给的框框；而VOT是第一帧初始化去跑，每次跟踪失败(预测框和标注框不重叠)时，5帧之后重新初始化，VOT以short-term为主，且认为跟踪检测应该在一起不分离，detecter会多次初始化tracker。（改段来自引用—https://www.zhihu.com/question/26493945）
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