MOT评价指标

最新推荐文章于 2024-10-17 16:52:09 发布
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本文介绍了MOT（Multiple Object Tracking）问题中的主要评价指标，包括MOTA、MOTP、MT、ML、ID Switch和FM。MOTA综合评估检测和跟踪性能，MOTP衡量定位精度，MT和ML分别表示大部分被跟踪和丢失的目标比例，ID Switch计算ID变化次数，FM则关注跟踪的片段化情况。

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MOT评价指标

MOT问题中有众多眼花缭乱的评价指标，在这里对这些指标先做一个大概的呈现，然后对其中重点指标进行进一步解释。

整体图示

在这里插入图片描述
再给出一个图示：

在这里插入图片描述

详细介绍

1.MOTA （MOT Accuracy）
在这里插入图片描述
衡量检测物体和保持轨迹方面的性能

  • 可以看到，MOTA考虑了FN、FP、ID Switch三个问题（分母GT为Ground Truth的数量）。另外从公式中可以看出的是，它的分子分母是分别对所有帧求和，再求商，即加权平均，而不是分别计算每帧再求平均。

2. MOTP（MOT Precision）

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是阳阳呀
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【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 2292
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
关于MOT常见数据集和评价指标的总结
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Association IoU，通过将预测检测和地面实况检测匹配在一起（如匈牙利匹配）并测量该预测检测的整个轨迹与地面实况检测的整个轨迹之间的对齐情况来衡量，真阳性关联（TPA）为两条轨道之间的交集可以测量为两条轨道之间的真阳性匹配次数，误报关联 （FPA）是预测轨迹中的任何剩余检测，假阴性关联 （FNA）是真值轨迹中的任何剩余检测。Det-IoU为Detection IoU，需要定义一个定位阈值（一般为0.5），大于阈值即检测相交，通过相交面积（TP）与总面积（所有检测的并集）之比求得，
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
MOT 指标汇总 （详讲 说明 含义 ）
ZauberC的博客
03-03 5255
HOTA metrics paper：pdf 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。 下面我们来看看这三个子任务的 IoU 分数是如何计算的。 具.
MOT评价指标IDF1
danger2的博客
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IDF1（Identity F1 Score）是一种用于评估多目标追踪（MOT）性能的指标。它是目标追踪任务中的一个重要性能度量，用于衡量模型在追踪过程中保持追踪目标身份的准确性。然后，IDF1 是这两者的 F1 分数，即精度和召回率的调和平均值。IDF1 范围从0到1，其中1表示完美的追踪，0表示完全错误的追踪。总之，IDF1 用于评估目标追踪算法的准确性，它同时考虑了目标身份的精确性和召回率，是评估多目标追踪性能的重要指标之一。
MOT（多目标跟踪）指标理解及源码分析
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08-10 5179
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
深入理解MOT评价指标
jackzhang11的博客
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这篇文章介绍了两个综合性指标 MOTA 以及 MOTP 的计算过程，这两个指标有优劣势，但是作为综合性指标至今在学术界仍广泛应用。本文主要介绍其设计思想及计算过程。
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跟踪进行MOT指标评估（包括数据集构建、txt转mot、评估）
qq_42430540的博客
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详解MOT多目标跟踪评价指标及计算代码
CV_Autobot的博客
06-03 6198
作者|的泼墨佛给克呢 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/405983694点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标跟踪】技术交流群后台回复【目标跟踪综述】获取单目标、多目标、基于学习方法的领域综述！介绍多目标跟踪的评价指标有很多，本文就来详细汇总解释一下，并使用介绍了用于计算这些指标的py...
【MOT评价指标】MOTA MOTAL MOTP Rcll IDF1 MT ML FP FN ID_SW Frag Hz
ycc2011的专栏
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根据MOTchallenge官方解释给出：     resource：  
多目标追踪评价指标有哪些
githubcurry
02-26 2094
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。
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多目标跟踪 | 评测指标
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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...
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