MOTA （multiple object tracking accuracy）多目标跟踪的准确度，体现在确定目标的个数，以及有关目标的相关属性方面的准确度，用于统计在跟踪中的误差积累情况，包括FP、 FN 、 ID Sw。

2022年9月13日 · 简单介绍了多目标跟踪的主要的几个指标，包括MOTA、IDF1、HOTA以及HOTA的派生指标_mota指标.

MOTA ( CLEAR MOT ) MOTA主要关注跟踪过程中的错误，包括False Negatives（FN），False Positives（FP），和ID Switches（IDSW）。 其衡量tracker在检测object数量和保持ID连续性方面的表现，但不体现detections的效果。

MOTP：衡量跟踪的位置误差，其中t表示第t帧， c_t 表示第t帧中预测轨迹和GT轨迹成功匹配上的数目， d_ {t,i} 表示t帧中第i个匹配对的距离。 这个距离可以用IOU或欧式距离来度量，IOU大于某阈值或欧氏距离小于某阈值视为匹配上了。 可以看出来MOTP这个指标相比于评估跟踪效果，更注重检测质量。 MOTP=\frac {\sum_ {t,i}d_ {t,i}} {\sum_tc_t} MOTA的缺点如下图描述： 有如上三个跟踪器，对于GT轨迹A的跟踪效果如图显示。 在 (a)中有2个fragments，在 (b) (c)中有8个。 …

2024年2月10日 · 多目标跟踪（MOT）技术在视频分析和计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，它的主要任务是在视频序列中跟踪多个对象。 MOT通常涉及两个主要阶段：目标检测和数据关联。 首先，目标检测阶段通过图像处理技术识别视频中的多个对象，比如识别出路上的行人。 然后，在数据关联阶段，算法需要将连续帧中检测到的对象正确关联起来，形成对象的运动轨迹。 如下图所示：常用的常用的跟踪方法包括基于卡尔曼滤波的追踪、深度学习方法等。 深度学习 …

2018年3月29日 · MOTA给出了一个非常直观的衡量跟踪器在检测物体和保持轨迹时的性能，与物体位置的估计精度无关。 MOTA取值应小于100，当跟踪器产生的错误超过了场景中的物体，MOTA会为负数。

2023年11月15日 · MOTA给出了一个非常直观的衡量跟踪器在检测物体和保持轨迹时的 性能，与物体位置的估计精度无关。 MOTA取值应小于100，当跟踪器产生的错误超过了场景中的物体，MOTA会为负数。

2024年8月25日 · In this article, I’ll provide an introduction to tracking metrics, starting from the basic principles and breaking down the key differences between various metrics. I’ll focus on three popular metrics: MOTA, IDF1, and HOTA, which are widely used in the Multi-Object Tracking (MOT) community.

2024年9月1日 · HOTA全称Higher Order Tracking Accuracy，它是一个比较新的指标，旨在用一个单一指标，评估跟踪器性能，这个单一指标能够公平地评估跟踪的所有方面；同时能够评估长期跟踪关联；同时分解为3个子指标，可以分析跟踪器性能的不同方面。 下图描述了HOTA中包含的3个子指标，：定位（Loc）、检测（Det）和关联（Ass）指标。 Re代表Recall，Pr代表Precision。 和MOTA一样，匹配发生在检测阶段。 LocA=\int_0^1 \cfrac {1} {|TP_a|}\sum_ {c\in TP_a}S …

2021年4月25日 · This blog post aims to compile a list of commonly used object tracking accuracy metrics like MOTA (multiple object tracking accuracy) and MOTP (multiple objects tracking precision). Also, we cover the commonly used tracking …