车牌识别数据集_行人再识别数据集

目前行人再识别的数据集比较常用的有：Market-1501、 DukeMTMC-reID、CUHK03，后面有时间会上传如何处理数据集的代码。目前常使用的方式：数据集下有以下几个文件夹：

train：包含n个子文件夹，每个文件夹是对应标签人的所有图片；

val: 包含n个子文件夹，每个文件夹只包含一张对应标签人的图片；

gallery: 查询库的图像，包含m个子文件夹；

query: 待查询的图像

Market-1501:

Market-1501 数据集在清华大学校园中采集，夏天拍摄，在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头（其中5个高清摄像头和1个低清摄像头）拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人，包含 12,936 张图像，平均每个人有 17.2 张训练数据；测试集有 750 人，包含 19,732 张图像，平均每个人有 26.3 张测试数据。3368 张查询图像(query/probe)的行人检测矩形框是人工绘制的，而测试库（gallery）中的行人检测矩形框则是使用DPM检测器检测得到的。

DukeMTMC-reID：

该数据集采集来自8个不同的摄像头。并且提供了人工标注的bounding box。DukeMTMC-reID包含来自8个摄像机的1812个身份的36411张图像。训练集使用了702个身份的16,522张图像。测试集包含702个身份、2,228个查询图像(probe/query)和17,661个图库图像(gallery)。

CUHK03:

CUHK03包含1467个行人，收集自The Chinese University of Hong Kong校园内的10个(5对)不同的摄像头。常见的使用是将数据集分为包含 767 个行人的训练集和包含 700 个行人的测试集。

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