下载链接:https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1129
一个大规模的多目标跟踪数据集,用于在遮挡、频繁交叉、统一外观和多样化肢体姿态中进行人体跟踪。建议强调运动分析在多目标跟踪中的重要性,而不是主要基于外观匹配的图表。
下载链接:https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1130
Wildtrack 是一个大规模和高分辨率的数据集。它被七个静态摄像机拍摄到一个公共开放区域,以及无脚本的密集行人站立和行走。与相机框架一起,提供精确的关节(外在和内在)校准,以及 7 个系列的 400 个注释 以每秒 2 帧的速率进行检测的帧。这导致超过40 000个边界框划定了感兴趣区域内的每个人,总数超过 300人。
下载链接:https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1131
TAO 是用于跟踪任何对象的联合数据集,包含 2,907 个在不同环境中捕获的高分辨率视频,平均时长为半分钟。采用自下而上的方法发现了 833 个类别的大量词汇表,比以前的跟踪基准高出一个数量级。
下载链接:https://www.cvmart.net/dataSets/detail/1132
收集了 32 个视频,记录了几个阳光明媚的日子里不同时期的蜂群活动。数据集的总大小为 3,562 帧和 43,169 个注释。
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通过众包方法收集了一个名为 PathTrack 数据集的大型数据集,用于多目标跟踪 (MOT)。PathTrack 数据集包含 720 个视频序列中的 15,000 多个人的轨迹。
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UCB的全天候全光照大型数据集,包含1,100小时的HD录像、GPS/IMU、时间戳信息,100,000张图片的2D bounding box标注,10,000张图片的语义分割和实例分割标注、驾驶决策标注和路况标注。官方推荐使用此数据集的十个自动驾驶任务:图像标注、道路检测、可行驶区域分割、交通参与物检测、语义分割、实例分割、多物体检测追踪、多物体分割追踪、域适应和模仿学习。