标准CLEAR-MOT测量，包括：
- Multi-Object Tracking Accuracy(MOTA)
- Multi-ObjectTracking Precision (MOTP)这两个评价标准。
此外，额外引入了若干指标来进行评价：↑：表示得分越高越好，反之亦然。
- Recall(↑):正确匹配的检测目标数/ground truth给出的目标数
- Precision(↑)：正确匹配的检测目标数/检测出的目标数
- MT(↑)：目标的大部分被跟踪到的轨迹占比（大于百分之八十）
- ML(↓)：目标的大部分跟丢的轨迹占比（小于百分之二十）
- PT(↓)：目标部分跟踪到的轨迹占比（1 - MT – ML）
- FM(↓):真实轨迹被打断的次数
- IDS(↓)：一条跟踪轨迹改变目标标号的次数
- MOTA(↑)：结合了丢失目标，虚警率，标号转换之后的准确性
- MOTP(↑):：所有跟踪目标的平均边框重叠率
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比如上面这是deepsort算法的表，可以看到几个评价标准、
多目标跟踪经典测试集及其特点：
- PETS09-S2L1：该视频主要挑战在于目标移动在高速非线性模式下，目标遮挡频繁。
- PETS09-S2L2：存在严重遮挡。
- TUD-Stadtmitte：视角低，相互遮挡严重，出现完全遮挡
- ParkingLot：相互遮挡比TUD还要严重
- TownCenter：16个人形随时可见导致了频繁遮挡，由于静态背景中存在沙滩导致部分目标不能被检测出。