Computer vision 什么是多目标跟踪精度（MOTP）？

多目标跟踪精度MOTP是中定义的用于评估多目标跟踪算法的指标之一。在本文中，它被定义为预测对象位置和地面真实对象位置之间的平均距离，在所有成功匹配到地面真实的预测中。这个距离可以是绝对像素距离，或者，更常见的情况是，我认为在对象由边界框表示的情况下，1-IoU，地面真值和预测边界框之间的并集度量的交点。在这两种情况下，您都希望距离很小，因此MOTP度量应该尽可能接近于零

这就是我感到困惑的地方，因为在一些多目标跟踪基准中，MOTP被列为一个百分比，目标是使MOTP尽可能高。当定义明显不同时，MOT挑战网站甚至引用了清晰的MOT度量作为其度量的来源

那么，简单地说，为什么这些基准使用MOTP的百分比而不是绝对值，为什么目标是尽可能高？该度量实际代表什么？

请参见4.1.5多目标跟踪精度将MOTP定义为边界框重叠的度量

因此，MOTP给出了所有正确匹配的假设与其各自对象之间的平均重叠，范围在50%到100%之间

---

你可以检查论文中的精确公式。

为什么这个范围在50%到100%之间？在更一般的意义上，它不应该在R%和100%之间，其中R是匹配所需的最低IOU吗？准确地说，对于MOT挑战，R=50%。但是关于一般形式你是对的。