无人机飞行视频数据集，便于开展单目标跟踪研究

VOT官网不提供数据集单独下载，本资源是目标跟踪数据集VOT2014，内含百度网盘链接和密码

著名视频目标跟踪benchmark - VOT2013，内部包含16个视频数据及对应的标注文件，本benchmark源于官网下载组织而成，方便连接外网不方面的同学。

目标跟踪算法RT-MDNet在LaSOT、VOT2019数据集的跟踪结果。

目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。 基于视觉的目标自动跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他动物的运动进行跟踪，对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。 目标跟踪算法可以进行轨迹特征的自动分析和提取，以弥补视觉目标检测的不足，有效的去除错误的检测，增加遗漏的检测，为进一步的行为分析提供基础。相对于多目标跟踪算法，视觉单目标跟踪算法研究的更为广泛，当前解决的相对更好。典型的如Mean shift算法，用卡尔曼滤波、粒子滤波进行状态预测，TLD等基于在线学习的跟踪，KCF等基于相关性滤波的算法等。