前言
數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)應(yīng)用場(chǎng)景，不同的應(yīng)用場(chǎng)景有不同的檢測(cè)難點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)改進(jìn)方法，本系列整理匯總領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)集，方便大家下載數(shù)據(jù)集，若無(wú)法下載可關(guān)注后私信領(lǐng)取。關(guān)注免費(fèi)領(lǐng)取整理好的數(shù)據(jù)集資料！
一、TinyPerson數(shù)據(jù)集
在 TinyPerson 中有 1610 個(gè)標(biāo)記圖像和 759 個(gè)未標(biāo)記圖像（兩者主要來(lái)自同一視頻集），總共有 72651 個(gè)注釋。對(duì)于微小人物檢測(cè)任務(wù)，測(cè)試集的評(píng)估規(guī)則如下：我們將“?！焙汀暗亍币暈橐粋€(gè)類(lèi)（“人”）。只有“正?！笨虮灰暈殛?yáng)性框。評(píng)估時(shí)不使用“密集圖像”（包含“密集”框）?！昂雎浴笨蚺c行人檢測(cè)相同，在評(píng)估時(shí)既不是陽(yáng)性也不是陰性，這意味著匹配“忽略”的檢測(cè)結(jié)果不會(huì)是FP（假陽(yáng)性）或TP（真陽(yáng)性）。評(píng)估時(shí)，“不確定”框與“忽略”框處理相同。在測(cè)試集中，有13787個(gè)正注釋?zhuān)?989+2834個(gè)忽略（“不確定”與“忽略”處理相同）注釋。對(duì)于基準(zhǔn)測(cè)試中的訓(xùn)練，我們將“正?！笨蛞暈檎?，并用圖像中區(qū)域的平均值擦除“忽略”和“不確定”區(qū)域，密集圖像不用于訓(xùn)練。
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二、密集行人檢測(cè)數(shù)據(jù)集
WiderPerson 數(shù)據(jù)集是野外行人檢測(cè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，其圖像選自廣泛的場(chǎng)景，不再局限于交通場(chǎng)景。 我們選擇了 13,382 張圖像并標(biāo)記了大約 400K 帶有各種遮擋的注釋。 我們隨機(jī)選擇 8000/1000/4382 圖像作為訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試子集。 與 CityPersons 和 WIDER FACE 數(shù)據(jù)集類(lèi)似，我們不發(fā)布測(cè)試圖像的邊界框基本事實(shí)。 用戶(hù)需要提交最終的預(yù)測(cè)文件，我們將進(jìn)行評(píng)估。
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三、加州理工學(xué)院行人檢測(cè)數(shù)據(jù)集
加州理工學(xué)院行人數(shù)據(jù)集由大約 10 小時(shí)的 640x480 30Hz 視頻組成，該視頻取自在城市環(huán)境中通過(guò)常規(guī)交通行駛的車(chē)輛。 注釋了大約 250,000 幀（在 137 個(gè)大約分鐘長(zhǎng)的片段中），總共 350,000 個(gè)邊界框和 2300 個(gè)獨(dú)特的行人。 注釋包括邊界框和詳細(xì)的遮擋標(biāo)簽之間的時(shí)間對(duì)應(yīng)關(guān)系。
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