用于地面实况跟踪的多目标跟踪 (MOT) 基准数据集格式
Multiple Object Tracking (MOT) benchmark data-set format for ground truth tracking
我正在尝试评估我的对象检测+跟踪在 2DMOT Challenge 2015 行业中使用的标准数据集上的性能。我已经下载了数据集，但我无法理解标记的地面实况数据中的数据字段。
我已经理解了数据集的前六列，但无法理解其余四列。以下是目录 中的示例数据：
frame no. object_id bb_left bb_top bb_width bb_height (?) (?) (?) (?)
1 1 212 204 20 57 0 -3.1784 16.34 0.45739
1 2 223 181 36 104 1 -1.407 9.0212 0.68774
如果您知道这一点，请告诉我？
最后三个字段表示对象的 3D 真实世界坐标。在 2DMOT2015 的 ETH-Bahnhof、ETH-Sunnyday、PETS09-S2L1 和 TUD-Stadtmitte 的视频中可以找到类似的数据结构。对于地面实况，score=1。但有时它会在 b/w 0-1 之间变化，然后它充当标志值，零表示不考虑评估该行。所以数据字段的格式是：
帧号, object_id , bb_left , bb_top , bb_width , bb_height , 得分, X, Y, Z
我正在尝试评估我的对象检测+跟踪在 2DMOT Challenge 2015 行业中使用的标准数据集上的性能。我已经下载了数据集，但我无法理解标记的地面实况数据中的数据字段。
我已经理解了数据集的前六列，但无法理解其余四列。以下是目录
frame no. object_id bb_left bb_top bb_width bb_height (?) (?) (?) (?)
1 1 212 204 20 57 0 -3.1784 16.34 0.45739
1 2 223 181 36 104 1 -1.407 9.0212 0.68774
如果您知道这一点，请告诉我？
最后三个字段表示对象的 3D 真实世界坐标。在 2DMOT2015 的 ETH-Bahnhof、ETH-Sunnyday、PETS09-S2L1 和 TUD-Stadtmitte 的视频中可以找到类似的数据结构。对于地面实况，score=1。但有时它会在 b/w 0-1 之间变化，然后它充当标志值，零表示不考虑评估该行。所以数据字段的格式是：
帧号, object_id , bb_left , bb_top , bb_width , bb_height , 得分, X, Y, Z