TrackingNet是一个大规模的目标跟踪数据集，包含了30643个视频片段，平均每个视频片段时长16.6s。从140个小时提取的14431266帧图像都使用了bounding box进行标注。TrackingNet比之前的最大的同类型数据集大两个数量级以上。该数据集囊括了自然场景下的各种情形，包含了各种帧率，分辨率，上下文场景以及目标类别。与之前的目...
与之前的目标跟踪数据集不同,TrackingNet分为训练集和测试集两部分,作者仔细地从Youtube-BoundingBoxes中选择了30132个训练视频,并且自己构建了511个与训练集分布相似的视频构成测试集。 二、数据集详细信息 1. 标注数据量 与其他数据集的对比情况如下图,图中横坐标为数据集中视频数量,纵坐标为视频的平均帧数,圆形的...
与之前的目标跟踪数据集不同,TrackingNet分为训练集和测试集两部分,作者仔细地从Youtube-BoundingBoxes中选择了30132个训练视频,并且自己构建了511个与训练集分布相似的视频构成测试集。 数据集详细信息1. 标注数据量 与其他数据集的对比情况如下图,图中横坐标为数据集中视频数量,纵坐标为视频的平均帧数,圆形的尺寸与...
与之前的目标跟踪数据集不同,TrackingNet分为训练集和测试集两部分,作者仔细地从Youtube-BoundingBoxes中选择了30132个训练视频,并且自己构建了511个与训练集分布相似的视频构成测试集。 数据集详细信息1. 标注数据量 与其他数据集的对比情况如下图,图中横坐标为数据集中视频数量,纵坐标为视频的平均帧数,圆形的尺寸与...
TrackingNet数据集，由King Abdullah University of Science and Technology发布，于2018年推出，专为单目标跟踪任务设计，包含超过3万个视频，共27个目标类别，视频数量和标注数量显著超过以往同类数据集。数据集分为训练集和测试集，旨在解决当前跟踪领域训练数据不足的问题。以下是TrackingNet数据集的详细信息...
包含超过 352 万帧手工标注的图片和 1400 个视频,也是目前为止最大的拥有密集标注的单目标跟踪数据集。 ” AI 科技评论消息,计算机视觉和模式识别领域顶级会议 CVPR 2019 于上周在美国落下帷幕,各大企业和科研机构纷纷发布自家最新成果,其中,不乏诸多来自中国的研究成果。接下来,AI 科技评论将为大家介绍亮风台在 CVP...
接下来,雷锋网 AI 科技评论将为大家介绍亮风台在 CVPR 2019 上展示的大规模单目标跟踪高质量数据集 LaSOT,这一数据集包含超过 352 万帧手工标注的图片和 1400 个视频,这也是目前为止最大的拥有密集标注的单目标跟踪数据集。以下为亮风台所提供的详细解读: 论文《LaSOT: A High-quality Benchmark for Large-scale...
接下来,雷锋网 AI 科技评论将为大家介绍亮风台在 CVPR 2019 上展示的大规模单目标跟踪高质量数据集LaSOT,这一数据集包含超过 352 万帧手工标注的图片和 1400 个视频,这也是目前为止最大的拥有密集标注的单目标跟踪数据集。以下为亮风台所提供的详细解读:
CVPR 2019期间,专注于AR技术,整合软硬件的人工智能公司亮风台公开大规模单目标跟踪高质量数据集LaSOT,包含超过352万帧手工标注的图片和1400个视频,这也是目前为止最大的拥有密集标注的单目标跟踪数据集。 论文《LaSOT: A High-quality Benchmark for Large-scale Single Object Tracking》详细阐述了LaSOT数据集的构造原...
数据集的详细信息包括：320132个经过筛选的训练视频，平均每个视频有精细标注的帧数；140小时的视频中，目标类别经过细分，以提高跟踪的准确性。此外，数据集的构建过程涉及严格的质量控制，只包含有显著移动的视频片段，以提升数据集的实用价值。为了便于评估，TrackingNet提供了丰富的评价指标，如success、...