[컴퓨터 비전과 딥러닝 中 P433]에 MOTA 성능 척도 계산식이 있다.
위 계산식에 대한 이해를 하고자 블로그로 정리하기로 하였다.
우선 [추적] 알고리즘의 성능 평가는 2가지 측면을 고려해야 한다.
1. 검출
대상 Frame에 우리가 추적하고자 하는 대상이 존재하는 지 안 하는지에 대한 여부(추적 대상 [검출]에 대한 여부)
2. 쌍 맺기(매칭)
-> 위 1의 단계에서 어떠한 객체를 검출했다고 해서 끝이 아니다. 검출된 그 객체가 우리가 추적하고자 하는 대상 객체가
맞는지를 확인해야 한다. 이 부분이 쌍 맺기(매칭)이다.
[검출 성공률]에 대한 MOTA의 요소
1] FP : 실제로는 물체가 없는데, 잘못된 판단으로 물체가 있다고 판별한 경우를 의미합니다. 다시 말해, 물체가 없는데 Bounding box를 그렸을 때 발생합니다.
-> 오탐지
2] FN : 실제로는 물체가 있었는데, 물체가 없다고 판단하여 Bounding box를 그리지 않은 경우입니다.
-> 미탐지
[쌍 맺기 성공률]에 대한 MOTA의 요소
1] ID Switching (IDs) : 이는 추적 과정에서 객체의 식별 번호(ID)가 변경되는 경우를 의미합니다.
예를 들어, 한 객체가 다른 객체로 잘못 식별되는 경우나 두 객체가 서로의 ID를 교환하는 경우가 여기에 해당합니다.
ID Switching은 추적 정확도에 영향을 미치며, MOTA에서 이를 반영합니다.
( P446에도 적혀 져 있지만 MOTA는 쌍 맺기 성공률이 낮더라도 검출 성공률이 높으면 좋은 점수를 부여하는 단점이 존재한다. 이런 단점을 지적하고 쌍 맺기와 검출 성능을 균형 있게 고려한 HOTA 성능 지표라는 것도 있다)
