多目标跟踪数据集：MOT16与MOT17介绍及评测指标
本文档提供了关于多目标跟踪（MOT）数据集MOT16和MOT17的详细介绍，以及多目标跟踪的评测指标。这些数据集和评测指标对于研究和开发多目标跟踪算法具有重要意义。
数据集介绍
MOT16数据集
MOT16数据集是一个广泛使用的多目标跟踪基准数据集，包含多个视频序列，每个序列都有详细的标注信息。数据集分为训练集和测试集，训练集包含更多的标注信息，适合用于算法开发和调试。
MOT17数据集
MOT17数据集是MOT16的扩展版本，提供了更多的视频序列和标注信息。与MOT16类似，MOT17也分为训练集和测试集，适合用于更广泛的多目标跟踪算法研究和评估。
评测指标
基础评测指标
- ID Switches (ID Sw)：跟踪目标身份发生错误地更改的次数。
- Frames Per Second (FPS)：多目标跟踪器的跟踪速度。
- False Positives (FP)：在视频序列中不能与真实轨迹的边界框相匹配的假设边界框数量。
- False Negatives (FN)：在视频序列中不能与假设边界框相匹配的真实轨迹的边界框数量。
- Mostly Tracked tracklets (MT)：在跟踪过程中至少有80%的视频帧都能被正确地跟踪的跟踪轨迹数量。
- Mostly Lost tracklets (ML)：在跟踪过程中至多有20%的视频帧能被正确地跟踪的跟踪轨迹数量。
- Fragments (Frag)：真实跟踪轨迹由于某种原因发生中断并在后来又继续被准确跟踪上的次数。
MOTA和MOTP
- MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy)：主要考虑跟踪中所有对象匹配错误，给出的是非常直观的衡量跟踪其在检测物体和保持轨迹时的性能。
- MOTP (Multiple Object Tracking Precision)：使用bonding box的overlap rate来进行度量，主要量化检测器的定位精度。
IDP、IDR、IDF
- IDP (识别精确度)：整体评价跟踪器的好坏。
- IDR (识别召回率)：当IDF1-score最高时正确预测的目标数与真实目标数之比。
- IDF1 (平均数比率)：正确的目标检测数与真实数和计算检测数和的平均数比率。
使用方法
- 下载数据集：从提供的链接下载MOT16和MOT17数据集。
- 搭建跟踪模型：根据需要搭建多目标跟踪模型。
- 评测指标计算：使用提供的代码计算MOTA、MOTP、IDSwitch、IDP、IDR、IDF1等评测指标。
通过本文档，您可以深入了解MOT16和MOT17数据集的结构和使用方法，以及如何评估多目标跟踪算法的性能。