多目标跟踪评价指标与经典测试集

八、多目标跟踪评价指标

评价测量的指标：

     标准CLEAR-MOT测量，包括Multi-Object Tracking Accuracy

(MOTA) and 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(↑)：正确匹配的检测目标数/检测出的目标数

MT(↑)：目标的大部分被跟踪到的轨迹占比（大于百分之八十）

ML(↓)：目标的大部分跟丢的轨迹占比（小于百分之二十）

PT(↓)：目标部分跟踪到的轨迹占比（1 - MT – ML）

FM(↓):真实轨迹被打断的次数

IDS(↓)：一条跟踪轨迹改变目标标号的次数

MOTA(↑)：结合了丢失目标，虚警率，标号转换之后的准确性

MOTP(↑):：所有跟踪目标的平均边框重叠率

九、多目标跟踪经典测试集

测试集的使用及其特点：

1.         PETS09-S2L1：该视频主要挑战在于目标移动在高速非线性模式下，目标遮挡频繁。

B. Yang and R. Nevatia, “Multi-target tracking by online learning of

non-linear motion patterns and robust appearance models,” in Proc. IEEE

Conf. CVPR, Jun. 2012, pp. 1918–1925.

2.         PETS09-S2L2：存在严重遮挡。

             A. Milan, S. Roth, and K. Schindler, “Continuous energy minimization  for multitarget tracking,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 36, no. 1, pp. 58–72, Jan. 2014.

3.         TUD-Stadtmitte：视角低，相互遮挡严重，出现完全遮挡

                B. Yang and R. Nevatia, “An online learned CRF model for multi-target  tracking,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, Jun. 2012, pp. 2034–2041.

4.         ParkingLot：相互遮挡比TUD还要严重

              A. R. Zamir, A. Dehghan, and M. Shah, “GMCP-tracker: Global multiobject  tracking using generalized minimum cliquegraphs,” in Proc. 12^th  ECCV, 2012, pp. 343–356.

5.         TownCenter：16个人形随时可见导致了频繁遮挡，由于静态背景中存在沙滩导致部分目标不能被检测出。

B. Benfold and I. Reid, “Stable multi-target tracking in real-time  surveillance video,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, Jun. 2011,  pp. 3457–3464.