本文探讨了计算机视觉中目标跟踪的重要性和评估算法的常用参数。内容包括准确度的交并比（IoU）、鲁棒性的多目标跟踪准确性（MOTA）以及效率的平均跟踪帧率，并提供了相关代码示例。
目标跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，旨在从视频序列中准确地跟踪特定对象的运动。为了评估目标跟踪算法的性能，研究人员使用各种评价参数和指标。本文将介绍目标跟踪中常用的算法评价参数，并提供相应的源代码示例。
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准确度评价参数
- 重叠率（Overlap）：衡量跟踪结果与真实目标边界框之间的重叠程度。最常用的重叠率指标是交并比（Intersection over Union，IoU），定义为跟踪结果与真实目标边界框的交集面积除以它们的并集面积。代码示例：
def compute_iou(bbox1, bbox2): x1 = max(bbox1[0
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