MOT多目标跟踪评价指标

最新推荐文章于 2025-06-16 15:52:17 发布
最新推荐文章于 2025-06-16 15:52:17 发布
阅读量4.3k 收藏 10
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 多目标跟踪 文章标签： MOT指标
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TYUT_xiaoming/article/details/99820073
本文详细介绍了MOT挑战赛中用于评估多目标跟踪算法性能的各项指标，包括MOTA、MOTP、IDF1等，并提供了相关文献参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MOT网址：

https://motchallenge.net/results/MOT17/

 

指标

Avg Rank：这是每个跟踪器在所有当前评估测量中的平均等级

MOTA：Multiple Object Tracking Accuracy，该度量结合了三个错误来源：false positives，missed targets和identity switches

MOTP：Multiple Object Tracking Precision，标注和预测的边界框之间的不对齐

IDF1：ID F1 Score，正确识别的检测与真实数和计算检测的平均数之比

FAF：每帧的平均误报数

MT：Mostly tracked targets，轨迹覆盖至少80%以上

ML：Mostly lost targets，轨迹覆盖至多20%

ID Sw.

Frag：轨迹被中断的总次数

Hz：基准测试的处理速度（以每秒帧数为单位，不包括检测的时间）

[1]Bernardin, K. & Stiefelhagen, R. Evaluating Multiple Object Tracking Performance: The CLEAR MOT Metrics. Image and Video Processing, 2008(1):1-10, 2008.
[2]Ristani, E., Solera, F., Zou, R., Cucchiara, R. & Tomasi, C. Performance Measures and a Data Set for Multi-Target, Multi-Camera Tracking. In ECCV workshop on Benchmarking Multi-Target Tracking, 2016.
[3]Li, Y., Huang, C. & Nevatia, R. Learning to associate: HybridBoosted multi-target tracker for crowded scene. In Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2009.
目标跟踪心得篇四：多目标跟踪的测评(性能指标)详解
认真努力，做一只会飞的毛毛虫。
01-16 1914
MOT的性能指标分为两种，一种是目标检测任务的测评结果。一种是跟踪任务的测评结果。前者在任何目标检测框架下在训练过程中都可以得到。后者则需要用test.py输出，而非目标检测任务的train.py。此外，验证集是一定要有标注的哦。对于MMTracking而言，是不能直接使用MOT17或MOT20(和MOT17大差小不差)格式的标注文件的，需要用mmtracking-1.0.0rc1\tools\dataset_converters\mot\mot2coco.py转一下。因此，最开始标注成标准的MOT格式是方
目标跟踪心得篇七：解决目标跟踪评价指标输出为0或异常（Trackeval、MMtracking）
认真努力，做一只会飞的毛毛虫。
01-31 1496
如果在做跟踪任务测评时，发现输出的评价指标全为0或者异常值时该怎么办（如下图）？博主调试了很久发现其实这是MMtracking的一个Bug，因此如果不是用MMtracking框架的话本节可能对你帮助不大。大致有以下两个内容： TrackEval目前还不能做到对多类别的MOT任务计算评价指标，因此如果为异常值而非0值，则考虑是标注是多类别引起的。对于这种情况，有以下两种解决方式： 办法一：修改mot2coco.py脚本，我们将所有的标注类别全都弄成1类去计算评价指标，当然这样有违背初衷，不过很多场景下这样也
MOT（多目标跟踪）指标理解及源码分析
qq_42779673的博客
08-10 5223
MOT指标个人理解及源码分析： 官网指标： 官网的指标 还有一篇讲的比较好的中文博客：博客 但是我对其中一些细节还是没有特别理解，就仔细看了论文以及MOT官方给出的计算评价指标的源码，在此加以总结和记录。 前言 检测对象：该帧中检测器检测到的目标 跟踪对象：当前所有的轨迹（由之前每一帧成功匹配的检测目标组成） 图2 如图2是某一帧中的跟踪结果以及ground truth，这里虚线是我们的跟踪结果，实线带填充的是ground truth，因为是MOT数据集所以得出的结果都是带id号的，黑色的是groun
MOT指标含义总结
最新发布
m0_61595251的博客
06-16 990
HOTA（高阶跟踪精度）是一种用于评估多目标跟踪(MOT) 性能的新指标。它旨在克服先前指标（如 MOTA、IDF1 和 Track mAP）的许多限制。HOTA 被视为组合3个欠条得分。它将评估跟踪的任务分为三个子任务（检测、关联和定位），并使用 IoU（交集对联合）公式（也称为 Jaccard 指数）计算每个子任务的分数。然后它将每个子任务的这三个 IoU 分数组合成最终的 HOTA 分数。
多目标跟踪算法评价指标
邦戈邦戈栗子的博客
01-10 2031
标准CLEAR-MOT测量，包括 Multi-Object Tracking Accuracy(MOTA) Multi-ObjectTracking Precision (MOTP)这两个评价标准。 此外，额外引入了若干指标来进行评价： ↑：表示得分越高越好，反之亦然。 Recall(↑):正确匹配的检测目标数/ground truth给出的目标数 Precision(↑)：正确匹配...
多目标追踪评价指标有哪些
githubcurry
02-26 2177
同时考虑误报、漏报和 IDS，衡量跟踪算法在检测目标和保持轨迹时的性能，与目标检测精度无关，值越大表示算法的性能越好。：识别平均数比率，考虑了正确匹配的目标数量和未匹配的目标数量，可用于评估目标级别的追踪性能。是识别精确率与识别召回率的调和平均数，用于评价跟踪算法的稳定性，值越大说明算法越能长时间地对某个目标进行准确地跟踪。：多目标追踪精确度，指预测轨迹与真实轨迹之间的距离，反映了追踪结果的准确性。：分别表示大部分时间被正确追踪和大部分时间未能正确追踪的目标比例，可以帮助分析追踪算法的稳定性。
【MOT】多目标跟踪任务详细入门介绍（评价指标、数据集等）
weixin_44606353的博客
03-07 5668
多目标跟踪，即 MOT（Multi-Object Tracking），顾名思义，就是在一段视频中同时跟踪多个目标。而由于是多目标，自然就会产生新目标进入与旧目标消失的问题，这就是与单目标跟踪算法区别最大的一点。而由于这一点区别，也就导致跟踪策略的不同。在单目标跟踪中，我们往往会使用给定的初始框，在后续视频帧中对初始框内的物体进行位置预测。而多目标跟踪算法，大部分都是不考虑初始框的，原因就是上面的目标消失与产生问题。取而代之，在多目标跟踪领域常用的跟踪策略是。
MOTdata_多目标跟踪评价测试数据集_
10-01
3. 结果评估：对比算法输出的跟踪结果与原始标注信息，计算一系列评价指标，如精度（Precision）、召回率（Recall）、ID交换率（ID Swaps）、多目标跟踪精度（MOTA）等。 4. 性能分析：根据评价指标，分析算法在不同...
多目标跟踪MOT
bblingbbling的博客
06-19 1750
MOTA关注的是总体的跟踪准确度，包括了检测和关联的效果。HOTA是一种更综合的评估指标，旨在同时优化检测和关联。IDF1则专注于评估跟踪系统在目标身份识别方面的性能。每个指标都有其适用的场景，选择哪个指标作为评价标准取决于具体应用的需求。
【多目标跟踪】py-motmetrics如何计算目标跟踪的评价指标？
聿默的博客
12-06 2330
motmetrics是一个多目标跟踪评价指标的python计算库，第一次看到这个库是在FairMOT的代码中，由于里面封装的比较好，所以一直都没深入了解。 思考1：学习这个库的作用？ 回答1：可以自行标注一些测试视频，实现自动化的对某些测试样本进行量化指标评价。能够降低日常性能测试时所花费的时间。 回答2：能够对多目标跟踪的有一个全面的认识，平常我们可能是拿到现有的标注好的数据直接评价，那如果要评价自己的数据，就需要从视频的标注、训练模型、量化测试整个流程通了。而且对于多目标跟踪的评价指标有更深入的认
多目标跟踪 | 评测指标
热门推荐
黎国溥
01-24 1万+
前言 多目标跟踪器的性能需要某些指标来进行度量，目前使用比较广泛的评测指标主要有 Bernardin 等人定义的 CLEAR MOT 指标、Ristani 等人定义的 ID scores 指标以及最新的 Luiten 等人定义的HOTA 指标。 目录 一、基础的评测指标 二、MOTA 和MOTP 2.1 MOTA：多目标跟踪精度。 2.2 MOTP:多目标跟踪准确度 三、IDP、IDR、IDF 3.1IDP：识别精确度 3.2IDR：识别召回率 3.3IDF1：平均数比...
MOT评价代码
10-21
针对多目标跟踪的评价指标代码，matlab版本，评价指标包括：Rcll Prcn FAR| GT MT PT ML| FP FN IDs FM| MOTA MOTP MOTAL
多目标跟踪MOT16数据集和评价指标
qq_45802081的博客
01-02 924
学习记录：评价指标介绍学习连接
自动驾驶中的多目标跟踪 (MOT)
人无远虑，必有近忧
04-13 1313
在这篇文章里，笔者将试图对自动驾驶中多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）领域近几年代表性的论文进行整理，分析各项工作的思路和做法，以便读者能够迅速了解这个领域的前沿动态。顺便，我也对MOT领域的公开数据集、排行榜、评价指标等做了整理，以作为面向初学者或跨行业者的基础知识。我们首先明确一下多目标跟踪的概念。多目标跟踪并不是一个新鲜词，二战期间雷达出现以后，利用雷达对敌方飞机进行跟踪和锁定，就是目标跟踪的早期应用；
MOTchallenge评测工具和deepsort跟踪结果可视化
weixin_42065945的博客
12-12 7547
MOTchallenge评测工具：https://bitbucket.org/amilan/motchallenge-devkit/ deepsort多目标跟踪代码：https://github.com/nwojke/deep_sort MOTchallenge2016下载地址：https://motchallenge.net/data/MOT16/ MOTchallenge评测工具 参考工具中的...
MOT：MOTchallenge任务评价方法
zhangxu
07-28 855
1,1,912,484,97,109,0,7,1 2,1,912,484,97,109,0,7,1 3,1,912,484,97,109,0,7,1 4,1,912,484,97,109,0,7,1 5,1,912,484,97,109,0,7,1 6,1,912,484,97,109,0,7,1 7,1,912,484,97,109,0,7,1 index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 value 1 1 912 484 97 109 0 7 1 含义 frame id tra
使用基于Matlab的官方motchallenge-devkit评估工具进行多目标行人跟踪检测
TTTree_的博客
10-08 2886
最近在跑多目标跟踪的代码，研究了一下怎么对测试结果进行评估。踩了一下坑，下面是详细步骤。 MOT数据集 官网：https://motchallenge.net. 测试用的数据集是MOT16、17.。MOT16、MOT17和MOT17 Det的训练集数据相同，MOT17 Det是针对行人检测的数据集，标签文件和前两个有所不同。 数据集介绍：https://blog.youkuaiyun.com/u0124351...
【MOT】MOTchallenge2016/2017
Rlin_by的博客
02-22 1103
一句话总结先，这是一个多行人目标的tracking数据集 Class 三部分 1、Target：运动中行人，包括走路、骑车等；站立的行人，包括蹲下以及弯腰。这部分除了骑车开车的参与evaluation 2、类行人物体：坐着的人、躺着的人、镜子里的折射等。不参与训练和测试。 3、其他：车、自行车等（运动不运动都有），遮挡物。有标注但不参与指标计算 tracking从行人出现身体10%开始...
MOT方法性能测评
Rorn Shi
03-12 7861
对于给定的MOT方法，使用度量指标和数据集来定量的评估性能。这有两个重要的原因。 一方面，测量不同成分和参数对整体性能的影响对设计最佳系统是至关重要的。另一方面，需要直接比较到其他方法。 MOT的性能评估不是直截了当，我们将在本节中看到。1、度量MOT方法的评估指标是至关重要，因其作为公平的定量化比较提供了一种途径。这一节提供不同的MOT评估指标的简要介绍。由于许多MOT的方法采用tracking...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值