多目标跟踪(MOT)评测标准
MOT16是多目标跟踪领域非常有名的评测数据集,Ref 1详细阐述了这个数据集的组成以及评测标准(及其评测代码),Ref 2详细地解释了许多标准的由来和考虑,本部分主要介绍MOT任务中常用的评测标准。
Reference:
- "MOT16: A Benchmark for Multi-Object Tracking" (http://arxiv.org/pdf/1603.00831.pdf)
- "Evaluating Multiple Object Tracking Performance: The CLEAR MOT Metrics" (https://link.springer.com/content/pdf/10.1155%2F2008%2F246309.pdf)
MOT16评测代码:http://motchallenge.net/devkit
1. MOTA ( Multiple Object Tracking Accuracy)
其中,FN为False Negative,FP为False Positive,IDSW为ID Switch,GT为Ground Truth 物体的数量。MOTA考虑了tracking中所有帧中对象匹配错误,主要是FN,FP,ID Switch。MOTA给出了一个非常直观的衡量跟踪器在检测物体和保持轨迹时的性能,与物体位置的估计精度无关。MOTA取值应小于100,当跟踪器产生的错误超过了场景中的物体,MOTA会为负数。需要注意的是,此处的MOTA以及MOTP是计算所有帧的相关指标再进行平均(既加权平均值),而不是计算每帧的rate然后进行rate的平均。
2. MOTP (Multiple Object Tracking Precision)
其中,d为检测目标i和给它分配的ground truth之间在所有帧中的平均度量距离,在这里是使用bonding box的overlap rate来进行度量(在这里MOTP是越大越好,但对于使用欧氏距离进行度量的就是MOTP越小越好,这主要取决于度量距离d的定义方式);而c为在当前帧匹配成功的数目。MOTP主要量化检测器的定位精度,几乎不包含与跟踪器实际性能相关的信息。
3. MT (Mostly Tracked)
满足Ground Truth至少在80%的时间内都匹配成功的track,在所有追踪目标中所占的比例。注意这里的MT和ML与当前track的ID是否发生变化无关,只要ground truth与目标匹配上即可。
4. ML (Mostly Lost)
满足Ground Truth在小于20%的时间内匹配成功的track,在所有追踪目标中所占的比例。
5. ID Switch
Ground Truth所分配的ID发生变化的次数,如图1中(a)所示。
6. FM (Fragmentation)
FM计算的是跟踪有多少次被打断(既Ground Truth的track没有被匹配上),换句话说每当轨迹将其状态从跟踪状态改变为未跟踪状态,并且在稍后的时间点跟踪相同的轨迹时,就会对FM进行计数。此处需要注意的是,FM计数时要求ground truth的状态需要满足:tracked->untracked->tracked,如图1中(b)所示,而(c)中的不算FM。需要注意的是,FM与ID是否发生变化无关。
7. FP (False Positive)
当前帧预测的track和detection没有匹配上,将错误预测的track点称为FP,如图1所示。是否匹配成功与匹配时所设置的阈值有关。
8. FN (False Negative)
当前帧预测的track和detection没有匹配上,将未被匹配的ground truth点称为FN(也可以称为Miss),如图1所示。
图1 Tracker-to-target匹配示意图
多目标跟踪(MOT)评测标准的更多相关文章
- 多目标跟踪MOT综述
https://blog.csdn.net/u012435142/article/details/85255005 多目标跟踪MOT 1评价指标 https://www.cnblogs.com/YiX ...
- 多目标跟踪(MOT)论文随笔-SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC (Deep SORT)
网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,在SORT的基础 ...
- 多目标跟踪(MOT)论文随笔-POI: Multiple Object Tracking with High Performance Detection and Appearance Feature
网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,最大的特点是使用 ...
- 多目标跟踪(MOT)论文随笔-SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING (SORT)
网上已有很多关于MOT的文章,此系列仅为个人阅读随笔,便于初学者的共同成长.若希望详细了解,建议阅读原文. 本文是使用 tracking by detection 方法进行多目标跟踪的文章,是后续de ...
- 揭秘 VMAF 视频质量评测标准
作者:杨洋,阿里云技术专家,从事直播相关媒体处理引擎开发 背景 图像质量的衡量是个老问题,对此人们提出过很多简单可行的解决方案.例如均方误差(Mean-squared-error,MSE).峰值信噪比 ...
- 多目标跟踪MOT评价指标
目录 1. MOT评价指标 2. 实现思路 3. 计算指标 1. MOT评价指标 MOT:multiple object tracking 评价出发点: 所有出现的目标都要及时能够找到: 目标位置要尽 ...
- 视频质量评测标准——VMAF
阿里云视频云直播转码每天都会处理大量的不同场景.不同编码格式的直播流.为了保证高画质,团队借助VMAF标准来对每路转码的效果做质量评估,然后进行反馈.调优.迭代.这么做的原因在于,像动作片.纪录片.动 ...
- 多分类评测标准(micro 和 macro)
- 专注产品真正价值:iWALK真无线蓝牙耳机体验评测
写在前面 大家好,欢迎收看图南指北.我是司图南. 要问我 2019 年3C 数码领域最火的产品是什么?真无线蓝牙耳机绝对要排在前三位.随着苹果airpods挂起的旋风,市面上的真无线耳机迅速产生了两极 ...
随机推荐
- TypeError: Error #1034: 强制转换类型失败:无法将 "" 转换为 Array。
1.错误描述 TypeError: Error #1034: 强制转换类型失败:无法将 "" 转换为 Array. at mx.charts.series::LineSeries/ ...
- Struts+Spring+Hibernate、MVC、HTML、JSP
javaWeb应用 JavaWeb使用的技术,比如SSH(Struts.Spring.Hibernate).MVC.HTML.JSP等等技术,利用这些技术开发的Web应用在政府项目中非常受欢迎. 先说 ...
- Python实现常用的数据结构
Python中的数据结构 #巧用Python列表特性实现特定数据结构 #栈实现stack = []stack.push(x)stack.pop()stack[-1] #队列实现from colle ...
- JavaScript的那些事儿
关于JavaScript的对象数据类型: Object 定义一个对象类型: 例如:var person=new Object(): 当然在建立对象以后我们可以为他添加属性, 如: <script ...
- numpy使用总结
numpy是Python中常用的数据处理库的基础库,一般通过import numpy as np的方式导进 科学计算库numpy 在numpy中,主要的数据结构是ndarray,在numpy中称为数组 ...
- 第三方工具 - 关于echarts下钻功能的一些总结.js
废话:好久没有写博客了,每每看着自己的'战绩'都有点愧疚,但是这段时间确实学习了不少东西,待我慢慢地一 一梳理,将之消化并分享. ---------------------------$O_O$--- ...
- 在Service中抛出异常事务未回滚问题分析与解决
1.问题提出:在service中写方法时,抛出了一个Exception, 本来目的是为了让事务回滚, 但事实上没有回滚,产生了脏数据.代码如下:@Override@Transactionalpubli ...
- Spring+Mybatis+Mysql搭建分布式数据库访问框架
一.前言 用Java开发企业应用软件, 经常会采用Spring+MyBatis+Mysql搭建数据库框架.如果数据量很大,一个MYSQL库存储数据访问效率很低,往往会采用分库存储管理的方式.本文讲述如 ...
- Python之list列表方法详解
# 列表test = [11, 22, 33, 44, 55, 22]# append方法,在test列表末尾增加一个元素# append(self, p_object) 参数:p_object:待添 ...
- MapReduce并行编程模型和框架
传统的串行处理方式 有四组文本数据: "the weather is good", "today is good", "good weather is ...