vot2019 list

VOT（Visual Object Tracking）是一个视觉目标跟踪的竞赛，VOT2019是其中的一届比赛。VOT2019的任务是在给定的视频序列中，跟踪目标的位置。VOT2019的数据集包含了大量的视频序列，涵盖了各种不同的场景和目标类型。

VOT2019的数据集中包含了来自真实世界的视频序列，这些序列具有挑战性，包括目标遮挡、快速运动、光照变化等。参赛者需要设计和实现算法来准确地跟踪目标，并在给定的视频序列中进行评估。

VOT2019的比赛结果包括了各个参赛团队的算法性能评估和排名。这些结果可以帮助研究者和开发者了解当前目标跟踪领域的最新进展和技术趋势。

相关问题

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot)

这段代码看起来是用 Pandas 读取一个 CSV 文件，并将文件中的数据存储到一个 NumPy 数组中。在这个数组中，第 10 列的数据被提取出来，经过一些处理后存储到了一个名为 sig_cell_volt 的 NumPy 数组中。接着，又提取了第 6 列的数据，并存储到了一个名为 sum_volt 的列表中。接下来，对 sig_cell_volt 数组中每个元素进行了一些字符串处理，将其转换成了一个包含多个浮点数的列表，并将这些列表存储到了一个名为 all_cell_vot 的 NumPy 数组中。最后，将 all_cell_vot 转换成了一个张量，但是这一步被注释掉了。

def cycle_sig(cycle): all_cell_vot_new = [] for i in cycle: i = str(i) if i == 'nan': continue else: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) all_cell_vot_new.append(np.array(cell_list)) all_cycle_sig = np.array(all_cell_vot_new) return all_cycle_sig

这是一个Python函数，其作用是将一个包含多个元素的列表 `cycle` 转换成一个二维的numpy数组。具体来说，该函数对 `cycle` 中的每个元素进行处理，将其转换成一个包含多个浮点数的列表，然后将这些列表组合成一个二维的numpy数组 `all_cycle_sig`。

函数的具体实现过程如下：

- 初始化一个空列表 `all_cell_vot_new`，用于保存转换后的列表。
- 遍历列表 `cycle` 中的每个元素，将其转换成字符串类型并赋值给变量 `i`。
- 判断 `i` 是否等于 'nan'，如果是则跳过当前循环，否则执行下一步。
- 将字符串 `i` 中的前两个字符删除，并将剩余部分以字符 '_' 为分隔符转换成一个列表 `cell_str`。
- 初始化一个空列表 `cell_list`，用于保存转换后的浮点数。
- 遍历列表 `cell_str` 中的每个元素，将其转换成浮点数并除以 1000，然后添加到列表 `cell_list` 中。
- 将转换后的列表 `cell_list` 添加到列表 `all_cell_vot_new` 中。
- 将列表 `all_cell_vot_new` 转换成一个二维的numpy数组并赋值给变量 `all_cycle_sig`。
- 返回变量 `all_cycle_sig`。