使用MOT评测工具TrackEval评测自己的数据集
TrackEval使用教程
可以看这个博主写的,很详细https://zhuanlan.zhihu.com/p/391396206
制作自己的MOT数据集
软件推荐
这里我推荐使用Darklabel,如果进不去的话,我上传到百度云,供大家下载使用。链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1K7vWRWr6jzi6xFSfAxwhVA
提取码:phu
1.打开yaml文件,将自己要跟踪的类别写进去,这里我的类别是下面这几类
my_classes: ["uav", "car", "person"]
2.相关讲解,不过现在版本快捷键是shift+鼠标操作了。
制作好相关数据集之后,跟踪完成保存结果。使用TrackEval进行评估。
我们的数据集的格式如下:
1,1,592,444,482,284,1,-1,-1,-1
命名为gt.txt
文件路径
#gt信息
#如果多个的话,并列存放
data/gt/mot_challenge/MyDataset/seq-01/ # 视频名gt/gt.txt # <---- ground truthseqinfo.ini # 放你的视频的信息trackers/ # 你自己代码运行出来的结果mot_challenge/MyDataset/data/seq-01.txt # <---- model result 视频结果.txt
seqinfo.ini的信息
[Sequence]
name=ai_city
imDir=img1
frameRate=30
seqLength=1996
imWidth=1920
imHeight=1080
imExt=.jpg
运行
运行 scripts/run_mot_challenge.py
-GT_FOLDER # gt路径
--BENCHMARK ai_city # 视频名
--DO_PREPROC False
--METRICS HOTA # 选择测评指标 'HOTA', 'CLEAR', 'Identity'
这里附上我自己跑出来的结果,因为我用的两个都是gt.txt
CLEAR: data-pedestrian MOTA MOTP MODA CLR_Re CLR_Pr MTR PTR MLR sMOTA CLR_TP CLR_FN CLR_FP IDSW MT PT ML Frag
more_2_0 100 100 100 100 100 100 0 0 100 1056 0 0 0 4 0 0 0
more_2_1 100 100 100 100 100 100 0 0 100 1065 0 0 0 5 0 0 0
more_2_2 100 100 100 100 100 100 0 0 100 476 0 0 0 2 0 0 0
more_2_3 100 100 100 100 100 100 0 0 100 971 0 0 0 4 0 0 0
COMBINED 100 100 100 100 100 100 0 0 100 3568 0 0 0 15 0 0 0 Count: data-pedestrian Dets GT_Dets IDs GT_IDs
more_2_0 1056 1056 4 4
more_2_1 1065 1065 5 5
more_2_2 476 476 2 2
more_2_3 971 971 4 4
COMBINED 3568 3568 15 15
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