deepsort评估指标

DeepSort 算法性能评估指标
对于多目标跟踪(MOT)，DeepSort 的性能通常通过一系列量化指标来衡量，这些指标能够全面反映算法在不同方面的表现。主要的评估指标包括：
1. MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy)
MOTA 是一个多对象跟踪精度度量，综合考虑了三种类型的错误：误报(false positives, FP)、漏检(missed targets, FN) 和身份切换(identity switches, IDS)[^1]。
计算公式如下：
[ \text{MOTA} = 1 - \frac{\sum (\text{FP} + \text{FN} + \text{IDS})}{\sum n_{gt}} ]
其中 (n_{gt}) 表示地面真值中的总物体数量。
2. ID F1 Score
ID F1 分数是另一个重要的评价标准，它平衡了识别率(IDP)和召回率(IDR)，反映了模型对同一目标持续赋予相同ID的能力[^3]。
[ \text{F1-score} = 2 * \left( \frac{\text{IDP} * \text{IDR}}{\text{IDP}+\text{IDR}} \right)]
这里，

IDP（Identity Precision）= 正确分配给真实轨迹的比例；
IDR（Identity Recall）= 被正确追踪的真实轨迹比例；

3. MT/PT/ML (Mostly Tracked / Partially Tracked / Mostly Lost)
这三个比率分别描述了一个目标在整个视频序列中有多少百分比的时间处于完全被跟踪、部分时间被跟踪以及大部分时间内丢失的状态。理想情况下，MT 应尽可能高，而 ML 则应接近于零。
4. Fragments (Fragmentation Rate)
片段化率指的是单个目标的身份发生改变次数除以该目标出现的帧数之比。较低的片段化意味着更稳定的跟踪效果。
5. FPS (Frames Per Second)
虽然不是直接的质量测量工具，但处理速度也是衡量一个实时系统的重要因素之一。较高的FPS表明更好的实时性能[^2]。
def calculate_mota(fp, fn, ids, gt_objects):
"""Calculate the Multiple Object Tracking Accuracy"""
return 1 - ((fp + fn + ids) / sum(gt_objects))

def id_f1_score(idp, idr):
"""Compute the Identity F1-Score based on precision and recall."""
if idp + idr == 0:
return 0
f1 = 2 * (idp * idr) / (idp + idr)
return f1
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