在计算机视觉领域，单目标跟踪（Single Object Tracking, SOT）是一项热门研究课题。而数据集作为算法训练与评估的重要资源，显得尤为重要。今天就来聊聊两个备受关注的数据集——OTB和VOT！🎯

👉 OTB数据集

OTB（Object Tracking Benchmark）是由南洋理工大学发布的一个经典数据集。它包含了51个视频序列，覆盖了多种复杂场景，如光照变化、遮挡、快速移动等。这些特性使得OTB成为测试跟踪算法鲁棒性的理想选择。如果你想深入了解OTB，不妨访问其[官网](https://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/)，那里提供了详细的信息和下载链接！🌐

👈 VOT数据集

相比之下，VOT（Visual Object Tracking）系列更注重实时性和准确性。每年都会举办VOT挑战赛，吸引全球顶尖团队参与。最新的VOT2023版本已经上线，新增了许多具有挑战性的样本。如果你对前沿技术感兴趣，一定不要错过这个平台！🔍

无论是OTB还是VOT，它们都是推动SOT技术进步的关键力量。让我们一起探索这些宝藏数据集吧！🚀