En enkel och effektiv hybridram för utvärdering av algoritmer för spårning av objekt i videosekvenser presenteras. Ramen förenar de senaste utvärderingsmåtten med olika krav när det gäller referensinformation, vilket undanröjer svagheter i de enskilda strategierna. Med utgångspunkt i redan demonstrerade och välkända mätvärden tar detta ramverk över rollen som ett flexibelt och kraftfullt verktyg för forskarsamhället för att bedöma och jämföra algoritmer. Inledning: Det stora antalet föreslagna algoritmer för spårning av videoobjekt har lett till behovet av ett flexibelt ramverk som möjliggör jämförelse och karakterisering av sådana algoritmer. Många forskare definierar sina egna testsekvenser, processer och mätvärden för utvärdering, vilket gör det extremt svårt att replikera resultat och jämföra algoritmer. Förslag till utvärderingsramar och mätmetoder [1–3] finns redan. Även om vissa förslag är inriktade på en utvärdering utan marksanering (GT) [4, 5], ger resultaten vanligtvis otillräcklig diskriminativ information, särskilt när buller/fel i bakgrunds- och marksegmenten ökar. Som ett resultat av detta är utvärderingar baserade på mätvärden som använder GT allmänt att föredra. Skapandet av denna typ av information är besvärligt, särskilt när detaljerade pixelbaserade referenser (referenssegmenteringar (RS)) behövs. För att minimera GT-genereringen har användningen av avgränsande rutor (BB) för att lokalisera objektet och ge en grov dimension av objektet varit den föredragna strategin. Förslag som [3, 6] består av att använda denna typ av GT och beräkna en uppsättning åtgärder som omfattar hela sekvensen. Även om det ibland görs en viss analys av fel i uppdelning/sammanfogning och fragmentering, finns det vanligtvis ingen information om felets temporalutveckling, vilket gör det svårare att identifiera felpunkter eller händelser i sekvenserna. Dessutom, eftersom storleken på BB är normalt större än det omgivande objektet, kan det också finnas en förlust av rumslig upplösning. I [1] beskrevs ett nytt ramverk för utvärdering av videosegmentering och spårningsalgoritmer. Den använder RS som GT och partitiondistance (PD) metrics [7], och är kapabel att beräkna en övergripande felmått samt uppvisar sin temporal evolution över sekvensen. Nackdelen är kravet för GT i form av RS, som är svårare att generera än BB GT. I denna skrivelse föreslås en ram, baserad på PD-måtten, som kan ge mer information än den som normalt erhålls genom användning av BB, samtidigt som behovet av RS minimeras (Fig. 1), vilket gör det mer flexibelt och lättare att använda av forskarsamhället. Med tanke på att användningen av mätvärden med hjälp av en enda typ av information har dokumenterats starkt, fokuserar detta brev på experimenten med kombinationen av GT-information.
I Ref gjordes ett första förslag om att kombinera olika typer av GT och deras användning vid beräkningen av PD-mått.
Hybrid framework for evaluating video object tracking algorithms
{'venue': None, 'journal': 'Electronics Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}