We present a dataset that contains object annotations with unique object identities (IDs) for the High Efficiency Video Coding (HEVC) v1 Common Test Conditions (CTC) sequences. Ground-truth annotations for 13 sequences were prepared and released as the dataset called SFU-HW-Tracks-v1. For each video frame, ground truth annotations include object class ID, object ID, and bounding box location and its dimensions. The dataset can be used to evaluate object tracking performance on uncompressed video sequences and study the relationship between video compression and object tracking.


翻译:我们提出了一个数据集,其中包含高效视频编码(HEVC) v1 通用测试条件(CTC)序列中具有独特对象身份的物体说明(IDs),随着称为SFU-HW-Tracks-v1的数据集的发布,制作并发布了13个序列的地面实况说明。对于每个视频框架,地面真相说明包括对象类别识别、对象识别、捆绑框位置及其尺寸。数据集可用于评价未压缩视频序列中的物体跟踪性能,并研究视频压缩和对象跟踪之间的关系。

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标跟踪是指:给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态(如位置,尺寸),自动估计目标物体在后续帧中的状态。 目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪。 人眼可以比较轻松的在一段时间内跟住某个特定目标。但是对机器而言,这一任务并不简单,尤其是跟踪过程中会出现目标发生剧烈形变、被其他目标遮挡或出现相似物体干扰等等各种复杂的情况。过去几十年以来,目标跟踪的研究取得了长足的发展,尤其是各种机器学习算法被引入以来,目标跟踪算法呈现百花齐放的态势。2013年以来,深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚,并逐渐在性能上超越传统方法,取得巨大的突破。

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