MOT2016

介紹

MOT16: A Benchmark for Multi-Object Tracking

多目標跟蹤，相比MOT15：

註釋框更多
多目標類別
多種感興趣目標的可見程度

這裡主要關注它的評價體系，MOTA和MOTP，用於posetrack評價體系中

評價指標

沒有最好的指標，選擇“正確的”評估標準很大程度上依賴於應用程式，對一種獨特的、通用的評估標準的探索仍在進行中：

一方面，最好將效能總結成一個數字，以便進行直接比較。
另外一方面，人們並不希望丟失某些資訊，如演算法產生的個別錯誤，這就要求提供多種效能估計，這樣會妨礙獲得一個清晰的比較

MOT16中採用兩套測量方法：

Stiefelhagen提出的CLEAR度量
Wu 和 Nevatia 提出的一系列跟蹤質量測量方法

跟蹤結果和目標結果匹配

要量化跟蹤器的效能，有兩個常見的前提：

確定每一個假設性輸出，是真陽結果還是假陽結果。這判斷一般由一個閾值所決定，閾值可能基於距離設計或者基於相似性設計。後面有說如何設計。此外還有false negative結果，沒有檢測到的目標。除了使用一個絕對的數值來顯示假陽結果的多少，還用到一個基於每幀假陽結果多少設計的假陽率（FAP(false alarms per frame)/FPPI(false positives per image))

另外一個前提是確定檢測結果和目標之間的匹配問題，一個檢測結果最多對應一個目標，一個目標最多對應一個檢測結果

對於下面的問題，我們假設每一個ground truth軌跡都有一個唯一的開始和唯一的結束點，即它不是片段化的。

注意，當前的評估過程沒有顯式地處理目標重新標識。換句話說，當一個目標離開視場然後重新出現時，它將被視為一個具有新ID的不可見目標。

MOT裡使用匈牙利演算法求最佳匹配。因為這個演算法只適合單幀圖片中進行最佳匹配，並沒有考慮到幀間的聯絡。

具體而言，給定幀 $t-1$ 中，結果 $i$ 和ground truth $j$ 匹配，然後在幀 $t$ 中，結果 $i$ 和ground truth $j$

的距離或者相似度小於 $t_d$ ，那麼，結果 $i$ 和ground truth $j$ 的匹配應該從幀 $t-1$ 被傳遞到幀 $t$ 中，即使幀 $t$ 中存在另外一個結果更加接近真實目標。

論文中窮列了上述四種可能出現的情況以及對應的處理方式：

虛線是gt的軌跡，灰色的範圍是匹配閾值，意思是在該範圍內的檢測結果才參與匹配，範圍外的都是false positive。另外空心黑色圓是false negative，實心黑色圓是true positive，實心圓外面的顏色對應於匹配的檢測結果
實線是檢測結果的軌跡，不同顏色表示不同的目標，空心的 false positive，實心的true positive

四種情況如圖所示，重點關注那個ID switch，每次發生都是不合理的，和false positive ,false negetive 一樣要在總分中被懲罰的

距離度量

使用iou度量，選擇閾值為0.5

目標外觀標註

MOT16 中只關注那些直立的，站著或者行走的，可以直接被看到的，沒有被玻璃遮擋或者鏡子反射的目標

對於除此以外的目標，評價體系選擇忽略，即既不加分也不扣分

怎麼排除這些目標：

對檢測結果和帶有類別標籤的結果進行匈牙利演算法匹配
和這些該忽略的類iou重疊高於0.5的檢測結果被去除，該忽略的類包括某些分散注意力的類(distractor)，靜止的人，反射結果，或者在交通工具上的人。如上圖所示所有非ped標籤的類都該被忽略。
最後評價時只關注，那些被標註為行人的檢測框

MOTA - Multiple Object Tracking Accuracy

$\text{MOTA} = 1 - \frac{\sum_t(\text{FN}_t+\text{FP}_t+\text{IDSW}_t)}{\sum_t{\text{GT}_t}}$

厲害了我的哥，一個指標包含了3種可能出現的問題

MOTP - Multiple Object Tracking Precision

$\text{MOTP} = \frac{\sum_{t,i}d_{t,i}}{\sum_t{c_t}}$

其中 $c_t$ 是幀 $t$ 中的匹配數目，而 $d_{t,i}$ 則是該幀中每個匹配的iou值 0.5-1

需要指出的是，MOTP是一種定位精度的度量，不要與使用的精度/回憶曲線(例如在物件檢測中)中的正向預測值或相關性相混淆。

跟蹤效果度量

跟蹤成功與否看一條gt有多長被成功跟蹤：

如果80%以上稱為 mostly tracked MT
低於20%叫 mostly lost ML
其它叫 partially tracked PT

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