1. 등장 배경MOTA와 IDF1의 아래와 같은 문제점을 보완하기 위함detection과 association을 지나치게 강조predicted box와 GT box 사이의 detection similarity threshold를 0.5로 고정시켜서 값을 측정 2. 개념detection score와 association score의 조합으로, accurate detection과 association의 균형을 맞춘 것detection similarity threshold를 0.05 부터 0.95까지 0.05 intervals로 값을 바꿔가면서 측정localization accuracy를 더 잘 고려 3. 계산 방법\( \text {HOTA}_{\alpha } = \sqrt{\frac{\sum _{c \in ..

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 ..