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...
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...
XuOneStar/TrackingNet_download_unzipgitee.com/XuOneStar/tracking-net_download_unzip 2)将zip文件合并并解压 下载的压缩包是一系列的zip.001 zip.002 zip.003 ... 需要把他合并成一个统一的zip,用cat命令,然后解压。 这里我写好了,可以直接加一个路径就可以运行, YOUR_TARCKINGNET_DIR是你Trackingnet下...
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...
TrackingNet数据集包含30643个视频片段，平均时长16.6秒，由140小时的视频提取出14431266帧图像，均进行了bounding box标注。与之前的同类数据集相比，其规模更大，囊括自然场景下的各种情形，包括不同帧率、分辨率、上下文场景及目标类别。数据集分为训练集和测试集两部分，训练集从YouTube-BoundingBoxes（YT...
TrackingNet的特点在于其大规模和多样性。它拥有30643个视频片段，每个平均时长16.6秒，总计14431266帧，均使用bounding box进行了标注。与以往数据集相比，其视频数量和标注数显著增加，且分为训练集和测试集，确保了模型在自然场景下真实环境的适应性。构建过程中，作者从YT-BB中精心挑选了30132个训练...
TrackingNet是一个大规模的用于目标跟踪的视频数据集。以下是使用TrackingNet数据集的一般步骤: 1.下载数据集:首先,你需要从TrackingNet的官方网站下载数据集。数据集通常会包含多个视频序列,每个视频序列都有相应的标注信息。 2.数据预处理:在开始训练或测试之前,你可能需要对数据进行一些预处理操作,例如裁剪、缩放、归一...
TrackingNet数据集在非结构环境中的应用 非结构环境通常指的是那些没有预定义规则或结构的环境,如户外自然环境、城市街道等。在这样的环境中,目标跟踪任务面临着诸多挑战,如光照变化、遮挡、目标变形、相机运动等。TrackingNet数据集因其多样性和复杂性,非常适合用于在非结构环境中训练和验证目标跟踪算法。通过利用TrackingN...
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。与之前的目标...
in TrackingNet: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild TrackingNet is a large-scale tracking dataset consisting of videos in the wild. It has a total of 30,643 videos split into 30,132 training videos and 511 testing videos, with an average of 470,9 frames....