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缺...
TrackingNet是针对目标跟踪的第一个大规模的数据集。这个数据集采用一种方法将现有的大规模的目标检测的数...
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...
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...
重磅开源! CVPR 2024 多模态跟踪新数据集!MTMMC:大规模现实世界多模态多相机跟踪数据集,包括由 16 个多模态相机在两种不同环境(校园和工厂)中、不同时间、天气和季节条件下捕获的长视频序列,有利于行人检测、重识别和多目标跟踪等任务,数据集已开源!单位:纽约大学, ETRI, KAIST论文标题《MTMMC: A Large-...
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。
每段视频都在每一帧用矩形框标注一个单目标：三、数据集任务定义及介绍 1.单目标跟踪 ● 任务定义 ...
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...
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-qualityBenchmarkfor Large-scale Single Object Tracking》详细阐述了LaSOT数据集的构造原理和...