在进行多目标跟踪的数据集数量对模型效果的影响分析时，以MOT17数据集为基础，增加了CS、Caltech等5个数据集，训练后的模型在MOT17验证集上测试时得到的效果都比单个数据集时要差，根据JDE和FairMOT两个文章的分析来看，应该随着数据集增加，效果是越来越好的，有没有了解的解惑一下我的结果和理论相反的原因阿！！
多目标跟踪增大数据集反而MOTA下降？？why？？
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- 2018-07-19 18:06回答 1 已采纳 You have 2 errors in your code: 1. input type is not "hidden" 2. You have to echo your php variabl
- 2014-05-12 09:38回答 3 已采纳 通过这段 [quote] Current thread (0x00007f4b4c070000): VMThread [stack: 0x00007f4b486f7000,0x00007f4b4
- 2022-09-11 16:36Balaboo的博客 简单介绍了多目标跟踪的主要的几个指标，包括MOTA、IDF1、HOTA以及HOTA的派生指标
- 2022-04-22 15:01ronales的博客 之前在csdn上发了一个多目标跟踪指标的“中文翻译”的思维导图，后面很多人不经同意直接转载和消除水印，但是后面过了两年之后，发现在转载的一些平台发现当初翻译和理解的有些问题，但是后面也懒得改了，也感谢指正...
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- 2022-04-23 20:49一个小呆苗的博客 数据集百度网分享： 点击此处 提取码： miao 文件格式： 解压MOT16后在文件夹下面有两个目录：test 和 train。分别代表训练集和测试集。 这两个目录分别有7个子目录。 每个子目录下都是一段视频的抽帧图片及标注...
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