MOT20 Ground Truth Format

본 글은 MOT20: A benchmark for multi object tracking in crowded scenes를 읽고 내용을 정리된 글입니다.

 

MOT dataset에는 Task에 따라 2가지 Ground Truth Format이 존재합니다.

 

Task는 Tracking, Detection으로 나뉩니다.

Detection

다음의 Text는 Detection Task의 Ground Truth 예시입니다.

1, -1, 794.2, 47.5, 71.2, 174.8, 1, -1, -1
1, -1, 164.1, 19.6, 66.5, 163.2, 1, -1, -1
1, -1, 875.4, 39.9, 25.3, 145.0, 1, -1, -1
2, -1, 781.7, 25.1, 69.2, 170.2, 0, -1, -1

1 번째 숫자는 Frame Number입니다. 

 

2 번째 숫자는 객체에 할당된 고유 ID 입니다. Detection Task에서는 ID 식별에 대한 성능은 평가하지 않으므로 무시되는 데이터입니다.

 

3~6 번째 숫자는 2D 이미지 상의 Bounding Box좌표를 나타냅니다. 3, 4 번째 좌표는 Top-left Corner (x, y)입니다. 5, 6번째 좌표는 너비와 높이를 나타냅니다.

 

7 번째 숫자는 Confidence Score를 의미합니다. Ground Truth 파일에서는 0 또는 1의 값을 가집니다. 해당 값이 0이면 해당 객체의 Detection 결과는 성능 평가에 반영되지 않습니다.

 

8, 9 번째 숫자는 무시되는 데이터입니다.

Tracking

다음의 Text는 Detection Task의 Ground Truth 예시입니다.

1, 1, 794.2, 47.5, 71.2, 174.8, 1, 1, 0.8
1, 2, 164.1, 19.6, 66.5, 163.2, 1, 1, 0.5
2, 4, 781.7, 25.1, 69.2, 170.2, 0, 12, 1.

1 번째 숫자는 frame number입니다. 

 

2 번째 숫자는 객체에 할당된 고유 ID 입니다.

 

3~6 번째 숫자는 2D 이미지 상의 Bounding Box좌표를 나타냅니다. 3, 4 번째 좌표는 Top-left Corner (x, y)입니다. 5, 6번째 좌표는 너비와 높이를 나타냅니다.

 

7 번째 숫자는 Confidence Score를 의미합니다. Ground Truth 파일에서는 0 또는 1의 값을 가집니다. 해당 값이 0이면 해당 객체의 Tracking 결과는 성능 평가에 반영되지 않습니다.

 

8 번째 숫자는 Object의 Type을 의미합니다.

 

Type의 종류는 아래와 같습니다.

Label	ID
Pedestrian	1
Person on vehicle	2
Car	3
Bicycle	4
Motorbike	5
Non motorized vehicle	6
Static person	7
Distractor	8
Occluder	9
Occluder on the ground	10
Occluder full	11
Reflection	12
Crowd	13

 

9 번째 숫자는 Visibility Ratio를 의미합니다. 객체의 Visibility를 0~1 사이의 값으로 표현한 값입니다. 이미지 Cropping 혹은 다른 사물에 의한 Occlusion에 의하여 감소될 수 있습니다. Visibility Ratio가 0인 객체를 Visualization해보면 다른 사물에 의하여 완전히 가려져있는 물체임을 확인할 수 있습니다.