跟踪的评价指标有哪些？
首先明确评价目标跟踪算法的出发点：
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希望每个目标都被分配一个唯一的ID，并且分配给这个目标的ID在整个序列中保持不变。
用于评价的文件
det.txt
这个文件是保存模型推理的检测结果的文件，内容如下：
1,-1,1359.1,413.27,120.26,362.77,2.3092,-1,-1,-1
1,-1,571.03,402.13,104.56,315.68,1.5028,-1,-1,-1
2,-1,1494.4,408.29,112.14,338.41,0.16075,-1,-1,-1
2,-1,572.83,364.89,128.96,388.88,-0.011851,-1,-1,-1
从左到右分别代表：
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id: 表示分配给这个检测框的id，在这里都是-1，那么表示的是没有id信息
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bbox(四位): 分别是左上角的坐标以及检测框的长宽
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conf：这个bbox包含物体的置信度，可以看到这里的数值并不是趋于0-1范围，分数越高代表置信度越高
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MOT3D(x,y,z): 是在MOT3D中使用到的内容，但我们这里只关心MOT2D，所以这三个数值都设置为-1
可以看出以上内容提供的信息，和目标检测中推理出的信息没有太大区别，所以也在一定程度上可以用于检测器的训练。
gt.txt
这个文件和det.txt类似。
1,1,912,484,97,109,0,7,1
2,1,912,484,97,109,0,7,1
3,1,912,484,97,109,0,7,1
从左到右分别是：
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ID:表示的是轨迹的ID，可以看出gt里边是按照轨迹的ID号进行排序的
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classes:目标的类别个数，因为在这个数据集中是12个类别，而7代表的是人，第8个类代表错检，9-11代表被遮挡的类别
最后一个代表目标运动时被其他目标包含、覆盖、边缘裁剪的情况。
评价过程的步骤
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统计主要的误差：计算漏检数、计算误报数、跟踪目标在该序列中发生跳变的次数
目标跟踪的评价指标如下：
MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)
MOTA主要考虑在跟踪中所有对象的匹配错误，主要是FP，FN，IDs。FN为False Negative，FP为False Positve，IDSW为ID Switch,即ID切换次数，GT是Ground Truth，表示的是物体的数量。
MOTA能非常直观地衡量跟踪器在检测物体和保持轨迹时的性能，与目标检测精度无关。它的取值一般小于100，当跟踪器产生的错误超过了场景中的物体时，MOTA就会变为负数。
MOTP(Multiple Object Tracking Precision)
d为检测目标i和给它分配的ground truth之间在所有帧中平均度量的距离，在这里是使用框与框之间的IOU值进行度量。如果是通过IOU度量，那么MOTP是越大越好，但如果使用欧氏距离进行度量，那么MOTP就越小越好；而c为在当前帧匹配成功的数目。
MOTP主要量化检测器的定位精度，几乎和跟踪器实际性能没有关系。
注意 MOTA&MOTP是计算所有帧相关指标后再进行平均的，不是计算每帧的rate然后进行rate平均。
MT(Mostly Tracked)
Mostly Tracked表示的是满足Ground Truth在至少80%的时间内都成功匹配的track，在所有追踪目标中所占的比例。
ML (Mostly Lost)
Mostly Lost表示的是满足Ground Truth在小于20%的时间内匹配成功的track，在所有追踪目标中所占的比例。
注意这里的MT和ML与当前track的ID是否发生改变没有关系，只要Ground Truth能与目标匹配上就行了。
ID Switch
表示GT所分配的ID发生变化的次数。
FM (Fragmentation)
FM计算的是跟踪有多少次被打断，也就是Ground Truth的track没有被匹配上，换句话说：每当轨迹将其状态从跟踪状态变为未跟踪状态，并在稍后跟踪上相同的轨迹时，就会对FM进行计数。
在FM计数时要求ground truth的状态满足：tracked->untracked->tracked，如上图中(b)所示，而(c)中的不算FM。
需要注意的是，FM与ID是否发生变化无关。
FP (False Positive)
如果当前帧所预测的track和detection没有匹配上，将错误预测的track称为FP。是否匹配成功与匹配时所设置的阈值有关。
FN (False Negative)
如果当前帧所预测的track和detection没有匹配上，将未匹配上的gt称为FN，也可以称作Miss。
ID scores
MOTA也有缺点，因为它仅仅考虑跟踪器出错的次数，但是在一些场景中，比如航空场景，会更加关心一个跟踪器是否尽可能长时间地成功跟踪一个目标。这个可以通过构建二分图来解决，可以通过IDTP、IDFP、IDFN计算得出，具体指标有IDP、IDR、IDF1。IDP:
IDR:
正确识别的检测与真实数和计算检测的平均数之比IDF1
以上本文提到的，就是目标跟踪里大部分的评价指标了。
