跟蹤演算法基準--Tracking the Trackers: An Analysis of the State of the Art in Multiple Object Tracking
Tracking the Trackers: An Analysis of the State of the Art in Multiple Object Tracking
https://arxiv.org/abs/1704.02781
本文針對多目標跟蹤問題，給出了兩個基準測試資料庫： MOT15， MOT16，給出了 50個跟蹤演算法在這兩個資料集上的跟蹤效果。
首先來看看這兩個資料庫
本文主要有以下四個目標：1）給出了兩個資料集用於多目標跟蹤基準；2）在MOT15上分析了32個跟蹤演算法效能，MOT16上分析了16個跟蹤演算法的效能；3）分析了用於跟蹤評價的常用評估準則 evaluation metrics，和人做比較；4）指出目前跟蹤演算法在哪裡存在不足之處，為研究者指出方向。 我們從實驗分析中的得出以下三個主要結論：1）跟蹤的效能主要受評價指標影響 mainly influenced by the affinity metrics used，深度學習得到的跟蹤模型效果最好。2）跟蹤的效能和具體視訊段是高度相關的，大多數演算法在同一個視訊跟蹤效果差不多，3）儘管有一些缺點，MOTA是最好的評價準則，和人的評估最接近。
3 The Multiple Object Tracking Benchmark
BBs：bounding boxes HD： ？
3.2. Detections
對 MOT15 資料集我們使用 ACF 檢測器， 對 MOT16 資料集，我們發現使用 deformable part-based model (DPM) v5 [19] 檢測效果最好
4 Analysis of State-of-the-Art Trackers
4.1. Trends in Tracking
跟蹤演算法的發展趨勢：在 2015年之前 主要側重於Data association，最近兩年來側重 Affinity and appearance
MOT16 跟蹤演算法描述
MOT16 跟蹤效能比較
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