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...
作者发现当前的目标跟踪社区缺少一个大规模的自然场景下专门用于训练目标跟踪模型的数据集；现有的数据集很多没有明确的训练集/测试集的划分。简介：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...
3. 数据集的构建方式●从YT-BB中构建训练集Youtube-BoundingBoxes(YT-BB)是一个用于目标检测的大规模数据集,其中包含了大约380000个视频片段,每一帧都标注了bounding box,这些视频直接从YouTube上采集,涵盖了各种分辨率,帧率和时长。 YT-BB中包含了23个目标类别,为了构建目标跟踪数据集,作者将其中不会运动类别(盆...
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...
每段视频都在每一帧用矩形框标注一个单目标: 数据集任务定义及介绍 1.单目标跟踪 ● 任务定义 在单目标跟踪(Single Object Tracking, SOT)任务中,在视频的第一帧中会给出目标的bounding box,模型的目标则是在视频的后续所有帧中定位该指定目标,因此单目标跟踪任务属于detection-free 跟踪任务。
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...
TrackingNet是一个包含30643个视频片段的目标跟踪数据集，涵盖了27个目标类别，视频数量和标注数量比以往的跟踪数据集更大。数据集进行了训练集和测试集的划分，能够有效缓解当前跟踪领域的训练数据不足的问题。数据集由King Abdullah University of Science and Technology于2018年发布，旨在解决目标跟踪社区...
对于单目标跟踪任务的重要性，尤其是其在跟踪领域发展中的核心地位，我们介绍了一个里程碑式的数据集——TrackingNet。这个规模空前的集合包含超过3万个视频，涵盖27个目标类别，极大地丰富了训练数据，解决了训练数据不足的问题。其详细的构建始于2018年，由King Abdullah University of Science and ...
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:...
接下来, AI 科技评论将为大家介绍亮风台在 CPR 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 Single...