DeepSORT算法MOT评价指标

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/1BP-EznCl6v-ZcYkisclt-A
提取码：46a1

代码网站：

GitHub - JonathonLuiten/TrackEval: HOTA (and other) evaluation metrics for Multi-Object Tracking (MOT).

将代码保存到本地打开以后，需要新建一个data文件夹

进入data文件夹后，需要疯狂的创建多层文件夹，但是跟数据集中文件夹的路径类似，详细图为 

 

 

将数据都对应放置好以后，进入scripts文件夹，运行命令：

 

python run_mot_challenge.py --BENCHMARK MOT16 --METRICS CLEAR HOTA

 

 

 

 

 

 

 得到最后的结果。

这个是使用原始的数据得到评价值，下一步是分析原始数据结构，然后让自己的模型也生成类似结构的数据。

这样就可以完成自己模型的评价。