目录 1. MOT评价指标 2. 实现思路 3. 计算指标 1. MOT评价指标 MOT:multiple object tracking 评价出发点: 所有出现的目标都要及时能够找到; 目标位置要尽可能与真实目标位置一致; 每个目标 ...
因为研究要求,需要对DeepSORT算法进行改进。改进算法以后,一定要有对应的指标进行算法的评价,这样才知道算法的 好坏 。 DeepSORT跟踪算法的常用评价指标网上有很多的介绍,MOTA MOTP等等。 本文主要目的是实现原始DeepSORT算法的评价指标。 所需数据集: 链接:https: pan.baidu.com s BP EznCl v ZcYkisclt A 提取码: a 代码网站: ...
2022-04-21 19:05 0 1120 推荐指数:
目录 1. MOT评价指标 2. 实现思路 3. 计算指标 1. MOT评价指标 MOT:multiple object tracking 评价出发点: 所有出现的目标都要及时能够找到; 目标位置要尽可能与真实目标位置一致; 每个目标 ...
计算结果为-1~1,但通常kappa是落在 0~1 间。实践证明,它是一个描述一致性的较为理想的指标。 ...
首先了解相关指标名称 误识率FAR false acceptance rate FAR=NFA/NIRA NIRA是类间测试次数(假冒者尝试的总次数),NFA是错误接收次数 FAR越低,假冒者被接受的可能性越低,系统安全性越高 误拒绿FRR false ...
最近要做一个有关多目标跟踪的项目,刚刚接触MOT,所以先来了解一下MOT16这个比较经典的数据集以及比较经典的评价标准。 1. 多目标跟踪 多目标跟踪处理的对象是视频,从视频的第一帧到最后一帧,里边有多个目标在不断运动。多目标跟踪的目的就是将每个目标和其他目标进行区分开来,具体方法 ...
1. 典型聚类算法 1.1 基于划分的方法 代表:kmeans算法 ·指定k个聚类中心 ·(计算数据点与初始聚类中心的距离) ·(对于数据点,找到最近的{i}ci(聚类中心),将分配到{i}ci中) ·(更新聚类中心点,是新类别数值的均值点) ·(计算每一类的偏差) ·返回返回第二步 ...
//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种,对于回归问题一般有MAE,MSE,AMSE等指标,而对于分类算法的评价指标则更多:准确度score,混淆矩阵、精准率、召回率以及ROC曲线、PR曲线等。2、对于分类算法只用准确率的评价指标是不够 ...
分类与预测模型对训练集进行预测而得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能,为了有效判断一个预测模型的性能表现,需要一组没有参与预测模型建立的数据集,并在该数据集上评价预测模型的准确率,这组独立的数据集叫做测试集。模型预测效果评价,通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差 ...