En av utmaningarna med att utvärdera multiobjektiva videodetekterings-, spårnings- och klassificeringssystem är att ha allmänt tillgängliga dataset med vilka man kan jämföra olika system. Prestandamåtten för spårning och klassificering skiljer sig dock åt. Datauppsättningar som lämpar sig för utvärdering av spårningssystem är kanske inte lämpliga för klassificering. Spårning video data uppsättningar har oftast bara mark sanning spår ID, medan klassificering video datauppsättningar bara har mark sanning klass-märkning ID. Det förstnämnda identifierar samma objekt över flera ramar, medan det senare identifierar objekttypen i enskilda ramar. Detta dokument beskriver ett framsteg av marken sanningen meta-data för DARPA Neovision2 Tower data som gör det möjligt både utvärdering av spårning och klassificering. De grundläggande sanningsdata som presenteras i detta papper innehåller unika objekt-ID över 5 olika klasser av objekt (bil, buss, lastbil, person, Cyclist) för 24 videor av 871 bildramar vardera. Förutom objekt-ID och klassetiketter innehåller markfakta också den ursprungliga avgränsande rutan koordinater tillsammans med nya avgränsande rutor i fall där o-annoterade objekt fanns. De unika id-korten underhålls under ocklusioner mellan flera objekt eller när objekt åter matas in i synfältet. Detta kommer att ge: en solid grund för att utvärdera prestandan av multi-objekt spårning av olika typer av objekt, en enkel jämförelse av spårningssystem prestanda med hjälp av den standard Multi Object Tracking (MOT) ram, och klassificering prestanda med Neovision2 mätvärden. Dessa uppgifter har samlats in offentligt.
En delmängd av dess grundläggande sanningsdata har också utökats till att omfatta unika objekt-ID för spårning utvärdering REF.
A data set for evaluating the performance of multi-class multi-object video tracking
{'venue': 'Defense + Security', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Engineering']}