object tracking은 tracklet과 trajectory를 만드는 2단계로 구성된다. 이 중, tracklet은 detection된 object가 이동한 경로 중, 짧은 구간의 경로를 의미한다. 하나의 object에 대한 tracklet을 모두 합치면, trajectory가 된다. 이를 이용하여 object의 identity를 유지할 수 있다. 참고 링크 https://blog.naver.com/sw_maestro/221032791075 https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1049/iet-cvi.2015.0297

MT; Mostly Tracked trajectories↑ : 궤적의 수명(한 object의 궤적에 대해 동일한 ID를 가진 정도 혹은 시간)이 최소 80% 이상인 궤적의 수PT; Partially Tracked trajectories : 궤적의 수명이 20~80% 인 궤적의 수ML; Mostly Lost trajectories↓ : 궤적의 수명이 최대 20% 인 궤적의 수FP; False Positive↓ : 검출되지 않아야 할 것이 검출된 것의 수FN; False Negative↓ : 검출되어야 할 것이 검출되지 않은 것의 수Pr; Precision↑ : 검출 결과가 실제 객체와 얼마나 일치하는가? $$ Precision=\frac{TP}{TP+FP} $$Re; Recall↑ : 실제 객체를 얼마나 ..

두 벡터간의 각도를 이용하여, 두 벡터가 얼마나 같은 방향을 가르키는지 구하는 것. 즉, 두 벡터가 얼마나 유사한지를 구할 수 있음. $$ Cosine\ Similarity=cos(\theta)=\frac{A⋅B}{||A||\ ||B||}=\frac{\sum_{i=1}^{n}{A_{i}×B_{i}}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(A_{i})^2}×\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(B_{i})^2}} $$ 참고 링크 https://wikidocs.net/24603 https://www.learndatasci.com/glossary/cosine-similarity