HOTA：一种用于评估多目标跟踪的高阶指标
计算机视觉与模式识别
2020-10-09 v2
摘要
多目标跟踪（MOT）的评估一直极为困难。以往的度量标准过度强调检测或关联的重要性。为此，我们提出一种新颖的 MOT 评估指标 HOTA（Higher Order Tracking Accuracy，高阶跟踪精度），它显式地平衡了准确检测、关联和定位的效果，并将其统一为单一指标用于比较跟踪器。HOTA 可分解为一系列子指标，能够分别评估五种基本错误类型，从而实现对跟踪性能的清晰分析。我们在 MOTChallenge 基准上评估了 HOTA 的有效性，表明它能够捕捉已有指标此前未考虑的 MOT 性能重要方面。此外，我们表明 HOTA 分数与人类对跟踪性能的视觉评估更为一致。
引用
@article{arxiv.2009.07736,
title = {HOTA: A Higher Order Metric for Evaluating Multi-Object Tracking},
author = {Jonathon Luiten and Aljosa Osep and Patrick Dendorfer and Philip Torr and Andreas Geiger and Laura Leal-Taixe and Bastian Leibe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.07736},
year = {2020}
}
备注
Pre-print. Accepted for Publication in the International Journal of Computer Vision, 19 August 2020. Code is available at https://github.com/JonathonLuiten/HOTA-metrics