极市导读
本文收集总结了一些行人检测、人群计数相关的开源数据集资源,均附有下载链接。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
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SCUT FIR Pedestrian Datasets 是一个大型远红外行人检测数据集。它由大约 11 小时长的图像序列( 帧)组成,速度为 25 Hz,以低于 80 km/h 的速度在不同的交通场景中行驶。图像序列来自中国广州市中心、郊区、高速公路和校园 4 种场景下的 11 个路段。该数据集注释了 211,011 帧,总共 477,907 个边界框,围绕 7,659 个独特的行人。
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包含 4,372 张图像和 151 万条注释的综合数据集。与现有数据集相比,所提出的数据集是在各种不同的场景和环境条件下收集的。此外,该数据集提供了相对丰富的注释集,如点、近似边界框、模糊级别等。
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Crowd Instance-level Human Parsing (CIHP) 数据集包含 38,280 张多人图像,这些图像具有精细的注释、高外观可变性和复杂性。该数据集可用于人体部分分割任务。
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人群数据集是从各种来源获得的,例如 UCF 和数据驱动的人群数据集,以评估所提出的框架。序列多样,代表了朝圣、车站、马拉松、集会和体育场等各种场景中公共空间的密集人群。此外,这些序列具有不同的视野、分辨率,并表现出多种运动行为,涵盖了明显和微妙的不稳定性。
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一个用于人群计数的新数据集,该数据集由中国不同位置的大约 2000 个带注释的图像令牌组成,每个图像对应一个 1 秒的音频剪辑和一个密度图。图像处于不同的照明条件下。
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该数据集包含极其密集人群的图像。图像主要是从 FLICKR 收集的。
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该数据集包含 1,280 张图像和 16,795 个标记的行人,用于人群分析。该数据集使用 720 张图像进行训练,使用 560 张图像进行测试。
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