多目标跟踪评价指标及其计算方式基于MOT的benchmark记录相关的评价指标以及其计算方式和意义 MOTA ( Mul

基于MOT的benchmark记录相关的评价指标以及其计算方式和意义

MOTA ( Multiple Object Tracking Accuracy)

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MOTA计算所有帧的匹配情况，t为帧数，FN为False Negative，FP为False Positive，IDSW为ID Switch，GT为Ground Truth 物体的数量，计算所有帧的漏检数和误检数以及ID发生变化的情况。上述公式可以拆解成三块 $\frac{\sum_t{FN_t}}{\sum_t{GT_t}}$ , $\frac{\sum_t{FP_t}}{\sum_t{GT_t}}$ , $\frac{\sum_t{IDSW_t}}{\sum_t{GT_t}}$ 其中FN和FP主要是观测检测器性能，而IDSW是同时观测检测器和跟踪器的性能，

MOTP (Multiple Object Tracking Precision)

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其中d为distance，指在第t帧检测到的目标i与对应的gt之间坐标框的差异,一般采用iou或者欧式距离。 ct为在第t帧匹配到的目标数。

IDF1(Identification F-Score)

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在跟踪中，IDTP和IDFP以及IDFN的计算规则如下

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图中再每次id变化的第一帧都为FP，若没有检测到则为FN，若前后帧ID一样则为FP。

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。这里的匹配成功不考虑ID是否发生变化，主要衡量的是检测器的性能

ML（Mostly Lost）

满足Ground Truth仅在小于20%的时间内匹配成功的tracks，在所有追踪目标中所占的比例。

Rcll (Recall)

衡量检测器性能，检测器中检测出的正确目标除以总数。

$Rcll=\frac{\sum_tTP_t}{\sum_tGT_t}$

HOTA(Higher Order Tracking Accuracy)

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    ![在这里插入图片描述](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/9332d44b97f94c91b964ee02a17e5e0b~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)

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结合图片梳理下TPA(True Positive Associations),FPA(False Positive Associations）,FNA(False Negative Associations)

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根据上述我们可以看出来HOTA是对序列的粘合程度进行量化的。

TPA_c：在图中对于c而言就是预测C时的ID所有轨迹中和C实际轨迹匹配的那些目标

FPA_c: 在图中预测c时的id的所有轨迹中与c的实际轨迹没有匹配的目标

FNA_c: 在图中c的真实轨迹和预测轨迹没有匹配的目标