什么是 TID 与 LGD？
TID 与 LGD 是 nuScenes 跟踪诊断指标，分别衡量 Ground Truth Trajectory 从首次出现到首次成功匹配的时长，以及该轨迹内最长连续漏失区间的时长。
快速了解
| 全称 | 跟踪初始化时长与最长间隔时长 |
|---|---|
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
分别计算首次获取延迟与最长连续漏失
对一条 Ground Truth Track，TID 是首个参与评测的出现时刻到首个成功 Match 时刻的差值；LGD 是首尾评测时刻之间最长连续 MISS 区间。一次 Match 是否成立，仍由 Benchmark 的类别过滤、Localization Distance、Assignment、Ignore Rule 与置信度阈值决定。
nuScenes 跟踪协议在 2 Hz Keyframe 上评测，并以秒报告 TID 与 LGD。迁移到其他数据集时，应使用真实 Timestamp 或声明的 Sample Period；直接乘 0.5 只适用于该协议。
锁定论文、Devkit 与 Operating Point
nuScenes 原始论文写明：完全未跟踪的对象在两个指标中都按完整 Track Duration 计入。
当前参考 Devkit则排除从未 Match 的 Track，只对至少 Match 一次的 Track 求均值。这个差异会实质改变弱 Tracker 的结果。
标准摘要先在各 Confidence Threshold 计算诊断值，再为每个类别选择截断后 MOTA 最大的阈值，最后跨类别取平均。报告必须同时给出 Devkit Commit、阈值选择、Matched-track Coverage 与逐类别分布。
把延迟、失联与身份错误分开解释
TID 主要诊断初始化、确认窗口与早期 Detection 失败；LGD 主要诊断遮挡恢复、临时 Detector 失效和 Track Lifecycle 过早终止。它们只关心是否 Match，不检查连续 Match 是否沿用同一个预测 ID，因此频繁换 ID 的 Tracker 仍可能得到较低值。
用轨迹完整度与碎片化观察覆盖形态，用IDF1或 HOTA Association Component 观察身份，再用 MOTA 或 AMOTA 统计漏失与虚假 Detection。安全评测还应按距离、可见度、类别、速度和 Time-to-collision 分层，不能把数据集均值当作安全保证。
主要特点
- 分别衡量首次获取延迟与最长连续失联
- 使用秒作为单位而不是归一化准确率
- 依赖 Benchmark Matching 与置信度阈值
- 揭示整体 Recall 隐藏的时间故障形态
- 论文与当前 Devkit 对未匹配 Track 的处理不同
- 不直接衡量身份一致性或定位误差
常见用途
- 审计自动驾驶 Tracker 的延迟初始化
- 衡量遮挡或传感器短时失效后的恢复
- 调优 Track Confirmation 与 Termination Policy
- 在同一 Operating Point 比较时间可靠性
- 构建距离、可见度、类别和速度故障切片
示例
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TID 与 LGD 如何计算？
TID 计算 Ground Truth Track 首次参与评测到首次成功 Match 的时间；LGD 扫描整条 Track，找出最长连续未 Match 区间。二者都必须服从 Benchmark 的 Matching 与计时规则。
TID 与 LGD 是否越低越好？
是。较低 TID 表示更早获取对象，较低 LGD 表示连续失联更短；但只有采样率、类别过滤、Matching Threshold、Confidence Operating Point 与未匹配 Track 处理一致时才能比较。
nuScenes Devkit 如何处理完全未匹配的 Track？
在 commit b40adc4 中，它会从两个均值中排除完全没有成功 Match 的 Ground Truth Track；若所有 Track 都未 Match，则返回未定义。原始论文文字口径是按完整时长计入，因此必须声明实现版本。
LGD 与 Fragmentation 有什么区别？
Fragmentation 统计中断后又恢复的次数，LGD 衡量最长连续漏失有多长。一次很长的 Gap 与多次很短的 Gap 会产生不同风险，因此两个诊断不能互相替代。
TID 与 LGD 能衡量 ID Switch 吗？
不能。它们只判断 Ground Truth Occurrence 是否得到成功 Match，不检查连续 Match 是否保持同一预测身份。应同时报告 IDF1、HOTA Association Component 或原始 ID Switch 数。