对象跟踪评估（2D边界框）,由21个训练序列和29个测试序列组成
Scene：
Autonomous DrivingData Type：
2D Box
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目标跟踪基准由21个训练序列和29个测试序列组成。尽管我们已经标记了8个不同的类，但在我们的基准测试中只评估了“汽车”和“行人”类，因为只有那些类有足够的实例进行了全面评估。标记过程分为两个步骤：首先，我们雇佣了一组注释器，将3D边界框标记为点云中的轨迹。由于对于行人轨迹，单个3D边界框轨迹（尺寸已固定）通常不适合，因此我们还使用Mechanical Turk标记了每个对象的左/右边界。我们还收集了对象遮挡状态的标签，并通过将汽车/行人模型反向投影到图像平面中来计算对象的截断。我们使用HOTA、CLEAR MOT和MT/PT/ML指标评估提交的结果。我们通过HOTA对方法进行排名。我们的开发工具包和github评估代码提供了有关数据格式的详细信息，以及用于读取和写入标签文件的实用函数。
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