数据集汇总链接https://github.com/NEU-Gou/awesome-reid-dataset。以下仅罗列较为常用的数据集,表格整合了基本信息,各数据集下对应链接是对数据集的详细介绍,部分内含state of the art。

图片数据集

Dataset

Identities

Cameras

Images

Label

Size

Shot

Full-frames availability

Market1501

1501

6

32217

Hand/DPM

128*64

multi

DukeMTMC-reID

1812

8

36441

Hand

Vary

multi

Yes

CUHK03

1467

10(5 pairs)

13164

Hand/DPM

Vary

MSMT17

4101

15

126441

F-RCNN

Vary

CUHK03

https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/83544210

CUHK03是第一个大到足以进行深度学习的行人重识别数据集。它提供了从目标检测算法(DPM)中检测到的边界框和手动标记。该数据集的人员检测质量相对较好。

Market 1501

https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/83544088

它包含大量身份,每个身份都有来自6个不相交摄像头的多个图像。该数据集还包括来自DPM的2793个错误警报,作为模仿真实场景的干扰者。边界框的质量比CUHK03差。后来在ICCV 2015发布版本中,集成了500K干扰图片,使这个数据集真正大规模。

DukeMTMC-reID

https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/83544142

DukeMTMC数据集是一个大规模重标记的多目标多摄像机跟踪数据集。总共有超过2700人在8台摄像机中被标记为不同的身份。通过访问所有信息(全帧,帧级地面实况,校准信息等),该数据集具有大量的潜力。

MSMT17

http://www.pkuvmc.com/publications/msmt17.html

这个大规模的ReID数据集收集在一个校园内,有12个室外摄像机和3个室内摄像机。它涵盖了一个月内不同天气的4天。每天上午、中午、下午各选3个时长1小时的视频。利用Faster RCNN进行行人检测。到目前为止,此数据集是最大的行人重识别数据集。它与Market有类似的角度,但包含更复杂的情景。

视频数据集

Dataset

Identities

Cameras

Images

Label

Size

Shot

Full frames availability

MARS

1261

6

1191003

DPM+GMMCP

256X128

multi

iLIDS-VID

300

2

42495

Hand

Vary

multi

PRID2011

934

2

24541

Hand

128*64

multi

Yes

DukeMTMC-VideoReID

1812

此数据集信息未整合

iLIDS-VID

http://www.eecs.qmul.ac.uk/~xiatian/downloads_qmul_iLIDS-VID_ReID_dataset.html

基于真实行人重识别系统每个身份都应该具有轨迹的假设,iLIDS- VID数据集从iLIDS MCTS数据集中提取了300个身份的600个视频。取自监控航空接站大厅,从2个不相交摄像机创建该数据集,包含基于静态图像(ILIDS-VID \ images)和基于图像序列(ILIDS-VID \ sequences)。由于iLIDS MCTS数据集的局限性,iLIDS-VID遮挡非常严重。

PRID2011

https://www.tugraz.at/institute/icg/research/team-bischof/lrs/downloads/prid11/

PRID数据集具有来自摄像机A的385条视频和来自摄像机B的749条视频,其中只有200人同时出现在两台摄像机中。这个数据集还有一个单镜头版本,由随机选择的快照组成。一些轨迹没有很好地同步,这意味着人可能在连续的帧之间“跳跃”。

MARS

https://blog.csdn.net/qq_34132310/article/details/83869605

MARS(运动分析和重新识别集)数据集是Market1501数据集的扩展版本。这是第一个基于大规模视频的行人重识别数据集。由于所有边界框和轨迹都是自动生成的,因此它包含干扰项,每个标识可能包含多个轨迹。

DuckMTMC-VideoReID

https://github.com/Yu-Wu/DukeMTMC-VideoReID

DukeMTMC-VideoReID是DukeMTMC跟踪数据集的子集,用于基于视频的行人重识别。该数据集包括702个用于训练的身份,702个用于测试的身份,以及408个身份作为干扰者。 总共有2196个视频用于训练,2636个视频用于测试。每个视频包含每12帧采样的人物图像。在测试期间,每个ID的视频用作查询,其余视频放在gallery中。

行人重识别常用数据集相关推荐

  1. 行人重识别通用数据集及介绍

    行人重识别(person re-identification, Re-ID)作为一个特定的跨不重叠摄像头的检索问题,已经有了许多的研究,可广泛应用于智能视频监控,智能安保等领域. 给定想要查询的人(q ...

  2. 行人重识别(ReID) ——数据集描述 DukeMTMC-reID

    数据集简介 DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集.它提供了一个由 8 个同步摄像机记录的新型大型高清视频数据集,具有 7,000 多个单摄像机轨迹和超过 2,700 ...

  3. 行人重识别(ReID) ——数据集描述 CUHK03

    数据集简介 CUHK03是第一个足以进行深度学习的大规模行人重识别数据集,该数据集的图像采集于香港中文大学(CUHK)校园.数据以"cuhk-03.mat"的 MAT 文件格式存储 ...

  4. 行人重识别 MSMT17数据集描述

    最近的CVPR2018会议上,提出了一个新的更接近真实场景的大型数据集MSMT17,即Multi-Scene Multi-Time,涵盖了多场景多时段. 早期数据集的缺点 (1)和实际的监控网络相比, ...

  5. 行人重识别数据集之 DukeMTMC-reID 数据集

    DukeMTMC-reID 数据集 DukeMTMC-reID 数据集简介 DukeMTMC-reID 数据集结构 DukeMTMC-reID 数据集命名规则 参考文献 DukeMTMC-reID 数 ...

  6. 行人重识别(3)——行人重识别(基于图像)综述

    !转载请注明原文地址!--东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 基于图像的行人重识别 一.表征学习方法 1.浅层视觉特征 2.中层视觉特征(语义属性) 3.深层视觉特征 ...

  7. 行人重识别-度量学习

    行人重识别-度量学习 前言 和前面介绍到的表征学习一样,度量学习也是基于全局特征学习的一种方法,且被广泛用于图像检索领域.不同于表征学习通过分类或者验证的方式,度量学习目的在于通过网络学习两张图片的相 ...

  8. 中山大学提出新型行人重识别方法和史上最大最新评测基准

    点击上方,选择星标或置顶,不定期资源大放送! 阅读大概需要15分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货 导读:行人重识别,是利用 CV 技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术.常规的行人重识 ...

  9. 摄像机域内监督行人重识别问题

    本文是对『Intra-Camera Supervised Person Re-Identification』一文的详细解读,IJCV接收论文. 作者信息: 论文链接:https://arxiv.org ...

最新文章

  1. 分享一个基于 Shiro 的权限管理系统,亮点是支持 restful 风格 URL.
  2. 分析unix系统日期析取ftp登陆和断开信息
  3. 为Windows 服务器网络搬家
  4. 尚学堂java 答案解析 第六章
  5. 解读mpvue官方文档的Class 与 Style 绑定及不支持语法
  6. 汉字转16进制java_java中将汉字转换成16进制
  7. 薅羊毛专业版助手,支持抖音/快手/京东/刷宝等50多个APP自动签到领红包,分享源码互相学习
  8. FPGA入门学习——流水灯
  9. IDC运维工程师的基本要求
  10. linux 渗透 系统,初识Linux渗透:从枚举到内核利用
  11. pycuda的安装,wheel报错
  12. 電腦機房空調氣流設計與節能
  13. 根据电话号码获取联系人姓名
  14. Web 页面如何添加水印?
  15. Echarts之圆饼图用法
  16. 企业微信管理员账号查看员工客户
  17. 移动硬盘接入linux系统吗,从移动硬盘安装Linux
  18. pc端微信内置浏览器F12
  19. 移动前端自适应适配方法
  20. 星秒加入低速无人驾驶产业联盟

热门文章

  1. 动态图解实例 ConstraintLayout Chain
  2. 奋斗吧,程序员——第五十四章 坐拥美人君莫笑,古来征战几人回
  3. Maven 错误找不到符号
  4. 面试角度分析:微信里面让你删掉一个功能,你选哪个?
  5. 成功项目策划“四要素”
  6. 【Jupyter常用快捷键】
  7. 广州大学 数据结构实验报告
  8. 【C++】-- 友元
  9. 疫情当下,选择代理加盟互联网广告项目的优势
  10. 与计算机相关的word的模板,将 Word 文档保存为模板