src_train_path = './Market-1501-v15.09.15/bounding_box_train' src_query_path = './Market-1501-v15.09.15/query' src_test_path = './Market-1501-v15.09.15/bounding_box_test' # 将整个market1501数据集作为训练集 dst_train_dir = r'./reID/market1501/bounding_box_train' dst_test_dir =...
Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人...
Market1501数据集的应用 研究:Market1501数据集为研究人员提供了一个标准的测试平台,以评估各种行人重识别算法的性能。 技术开发:IT领域的程序员可以使用Market1501数据集来开发和优化行人重识别算法,以提高在不同场景下的识别准确率。 行业应用:行人重识别技术可以应用于安防监控、智能交通、智能零售等领域,以提高自动...
Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人...
Market-1501 Dataset Market-1501是一个用于人员再识别的大规模公共基准数据集。它包含了由6个不同的摄像机捕获的1501个身份,以及使用可变形零件模型行人检测器获得的32,668个行人图像边界框。每个人在每个视点平均拥有3.6张图像。该数据集分为两部分:750个身份用于训练,其余751个身份用于测试。在官方测试协议中,...
Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人...
Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人...
Market1501数据集是由清华大学研究者在2015年发布的，旨在解决行人重识别问题。它由校园内的6个摄像头采集的图片组成，总计1501张，其中751张用于训练，750张用于测试，两者之间没有重复行人ID。测试时，通常会将测试集视为"gallery"集，训练集和一组称为"query"的图片用于验证模型。实际应用中，会用到...
Market1501是一个大型行人重识别数据集,采集于清华大学校园内。该数据集由6个摄像头拍摄得到,包括1501个行人的32668个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像。Market1501数据集的训练集有751人,包含12936张图像,平均每个人有17.2张训练数据;测试集有750人,包含...
Market-1501_Attribute27是一个包含27个手动注释属性的人物识别数据集,其中包括身高、年龄、性别、发型、服装颜色等属性。该数据集主要用于人物识别和属性预测的研究。 该数据集中包含超过1,500个人物图像,并且每个图像都有详细的属性注释信息。这些属性注释信息可以帮助研究人员快速准确地识别出人物并预测他们的属性,例如...