多目標追蹤性能評價
基礎：
GT：Ground Truth，是指真實的標簽或者真實的對象；
TP：True Positive，被正確預測檢測到的樣本；
TN：True Negative，被預測為負的負樣本；
FP：False Positive，被預測為正的負樣本，也就是誤檢；
FN：False Negative，被預測為負的正樣本，也就是漏檢；
Classical metrics
- MT：Mostly Tracked trajectories，成功跟蹤的幀數占總幀數的80%以上的GT軌跡數量
- Fragments：碎片數，成功跟蹤的幀數占總幀數的80%以下的預測軌跡數量
- ML：Mostly Lost trajectories，成功跟蹤的幀數占總幀數的20%以下的GT軌跡數量
- False trajectories：預測出來的軌跡匹配不上GT軌跡，相當于跟蹤了個寂寞
- ID switches：因為跟蹤的每個對象都是有ID的，一個對象在整個跟蹤過程中ID應該不變，但是由于跟蹤算法不強大，總會出現一個對象的ID發生切換，這個指標就說明了ID切換的次數，指前一幀和后一幀中對于相同GT軌跡的預測軌跡ID發生切換，跟丟的情況不計算在ID切換中。
CLEAR MOT metrics
- FP：總的誤報數量，即整個視頻中的FP數量，即對每幀的FP數量求和
- FN：總的漏報數量，即整個視頻中的FN數量，即對每幀的FN數量求和
- Fragm（FM）：總的fragmentation數量，every time a ground truth object tracking is interrupted and later resumed is counted as a fragmentation，注意這個指標和Classical metrics中的Fragments有點不一樣
- IDSW：總的ID Switch數量，即整個視頻中的ID Switch數量，即對每幀發生的ID Switch數量求和，這個和Classical metrics中的ID switches基本一致
- MOTA：注意MOTA最大為1，由于IDSW的存在，MOTA最小可以為負無窮。
- MOTP：衡量跟蹤的位置誤差，其中t表示第t幀，?表示第t幀中預測軌跡和GT軌跡成功匹配上的數目，?表示t幀中第i個匹配對的距離。這個距離可以用IOU或歐式距離來度量，IOU大于某閾值或歐氏距離小于某閾值視為匹配上了。可以看出來MOTP這個指標相比于評估跟蹤效果，更注重檢測質量。
ID scores
- IDP：Identification precision
- IDR：Identification recall
- IDF1：Identification F1，是IDP和IDR的調和均值
計算過程：
1. 將真實ID與計算ID一一對應；
2. 在ID對應的情況下計算所需要的指標。
