超全!2D单目标跟踪常用评价指标及完整代码

本文详细介绍了2D单目标跟踪的评价指标,如APE、AOR和TRE,以及如何计算这些指标的代码。此外,文章还提到了3D视觉学习的三部曲,包括加入行业交流群、加入知识星球和系统学习,以提升技术和解决实际问题。

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2D单目标跟踪评价指标:

  • APE(Average Pixel Error):平均像素误差,一般指预测框与真实框中心位置的像素距离取帧平均。用来判断两个矩形框的靠近程度。该值越小,说明误差越小。

  • AOR(Average Overlap Rate):平均重叠率,即两个矩形框交集的面积与并集的面积之比取帧平均。用来判断两个矩形框的重叠程度。值越高则重叠程度越高,即两个框越靠近,跟踪精度越高。

  • Pixel Error threshold:需要人为设定的像素误差的阈值,Pixel Error低于该阈值的矩形框被认为是命中目标,反之则被认为未命中。用来作为区分矩形框是否命中目标的指标,阈值越小则要求矩形框与真值像素误差越小。

  • Overlap Rate threshold:需要人为设定的重叠率的阈值,重叠率高于该阈值的矩形框被认为是命中目标,反之则被认为未命中。用来作为区分矩形框是否命中目标的指标,阈值越高则要求矩形框与真值重叠程度越高。

  • Success plot:序列中跟踪成功的帧

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