OVT-B是一个大规模的开放词汇多目标跟踪数据集,包含丰富的类别和高密度的注释,为OVMOT研究提供了新的基准。 数据集包含了1,973个视频,涵盖了1,048个不同的对象类别,拥有637,608个边界框注释。这些视频源自不同的数据集,包括多目标跟踪(MOT)、视频实例分割(VIS)和视频目标检测(VOD)等任务。 数据集构建 : 视频...
受到蜂群复杂运动模式的启发,本文提出了一种融合运动与外观特征的并行关联跟踪新范式,并构建了一个极具挑战性的大规模基准数据集BEE24。 论文标题:TOPIC:A Parallel Association Paradigm for Multi-Object Tra…
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...
nuscenes跟踪数据集是nuscenes数据集的一部分,专门用于自动驾驶场景下的多目标跟踪任务。以下是关于nuscenes跟踪数据集的详细介绍: 数据集来源:nuscenes数据集由Motional(以前的nuTonomy)团队开发,并在波士顿和新加坡收集了1000个驾驶场景。 这些场景以20秒为单位,手动选择以展示不同的驾驶动作、交通情况和意外行为。
二、让我们一起来看一下OVT-B数据集 OVT-B是一个大规模的开放词汇多目标跟踪数据集,包含丰富的类别和高密度的注释,为OVMOT研究提供了新的基准。 数据集包含了1,973个视频,涵盖了1,048个不同的对象类别,拥有637,608个边界框注释。这些视频源自不同的数据集,包括多目标跟踪(MOT)、视频实例分割(VIS)和视频目标...
二、让我们一起来看一下OVT-B数据集 OVT-B是一个大规模的开放词汇多目标跟踪数据集,包含丰富的类别和高密度的注释,为OVMOT研究提供了新的基准。 数据集包含了1,973个视频,涵盖了1,048个不同的对象类别,拥有637,608个边界框注释。这些视频源自不同的数据集,包括多目标跟踪(MOT)、视频实例分割(VIS)和视频目标...
《中国图象图形学报》2025年第2期封面论文“基于高空无人机平台的多模态跟踪数据集”,针对高空无人机多模态目标跟踪研究中缺乏高质量数据集的问题,构建了首个基于高空无人机平台的多模态目标跟踪数据集(HiAl),成果来自安徽大学人工智能学院肖云副教授和...
CVPR 2019「准满分」论文:英伟达推出首个跨摄像头汽车跟踪数据集 这篇论文主要介绍了英伟达新推出的 CityFlow(流动之城)数据集,是目前世界上第一个支持跨摄像头汽车跟踪及再识别的大型数据集,同时拥有最多的摄像头数量(40)以及最大的空间跨度(> 3 km^2),为智慧城市的解决方案提供了最好的测试平台。目前,该论文...
之后会在这个视频标注软件的基础上进行一些脚本的编写,可以批量构建ReID数据集、目标检测数据集和MOT数据集。 1. 官方说明 它是一个实用程序,可以沿着视频(avi,mpg)或图像列表中对象的矩形边界框以各种格式标记和保存。该程序可用于创建用于对象识别或图像跟踪目的的数据库。最大的功能是快速响应,便捷的界面以及减少工...
TrackingNet是最经典的大规模、多样化的单目标跟踪数据集。以下是关于TrackingNet数据集的详细解答：数据集规模：TrackingNet数据集包含30643个视频片段，平均时长16.6秒，共标注了14431266帧图像，其规模显著超过以往同类数据集。目标类别：数据集中共包含27个目标类别，涵盖了自然场景下的各种情形，包括不同帧率...