Advertisement

行人重识别(5)——关于Market1501数据集的行人重识别介绍。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
行人重识别 (5) —— 针对行人重识别任务，我们利用了Market1501数据集进行详细介绍。该数据集作为常用的公开基准，为研究者提供了大量标注良好的行人图像，从而可以有效地评估和比较不同重识别算法的性能。 附件资源包含了该数据集的详细信息和相关支持材料，方便用户进行研究和实验。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 行人重识别（五）——Market1501数据集详解-附件资源
    优质
    本文详细解析了Market1501行人重识别数据集，涵盖其特点、规模及应用场景，为研究者提供全面的数据理解和使用指南。 行人重识别（5）——行人重识别Market1501数据集介绍 本段落主要介绍了用于行人重识别任务的Market1501数据集的相关内容。该数据集包含了大量的行人图像，为研究者提供了丰富的资源来训练和测试相关的算法模型。通过分析这个数据集的特点及其在行人重识别领域的应用价值，可以帮助读者更好地理解如何利用此类大规模标注的数据进行有效的行人再识别技术的研究与开发工作。
     
  • Market-1501行人重识别数据集
    优质
    Market-1501数据集是行人重识别研究中的一个重要资源，包含超过1500个不同行人的图片，用于开发和测试相关算法。 Market1501数据集是在清华大学校园内夏季采集的。该数据集包含6个不同摄像头拍摄的照片，并提供训练集和测试集。总共包括了1501名行人，共32,668张检测到的人形矩形框图片。每个行人在至少两个不同的摄像头上被捕捉到，且在同一个摄像头中可能有多张照片。 具体来说，训练集中有751个人的图像共计12,936张；平均每个人约有17.2张训练数据。测试集则包含另外750人的图片共19,732张；平均每人拥有大约26.3张测试数据。 Market1501中的文件命名规则遵循以下格式（以bounding_box_text文件夹中第一张图片为例）：0001_c1s1_000151_01.jpg。这里，0001代表行人ID编号从“0001”到“1501”，c1表示该照片由第一个摄像头拍摄（即摄像头编号为c1至c6），而s1则意味着这是来自s1的第一个视频片段；数字如 000151 表示这张图像是从s1的第“000151”帧开始，最后的 01 则标识该图像为这一序列中的第一个检测框。
     
  • 多模态行人重识别数据集
    优质
    多模态行人重识别数据集是一种包含多种传感器（如RGB摄像头、红外相机等）收集的信息，用于训练和测试跨摄像机网络中行人的身份匹配算法的数据集合。 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan等人在2017年第3期发表了一篇文章《基于可见光和热像仪人体图像组合的行人识别系统》。
     
  • 市场1501行人重识别数据集
    优质
    市场1501行人重识别数据集是广泛用于评估和比较不同行人再识别算法性能的标准数据库，包含大量标注的行人图像。 行人重识别数据集Market1501包含大量高质量的图像数据，适用于研究领域中的身份匹配任务。该数据集具有丰富的标注信息，并且涵盖了广泛的场景变化与视角差异，是开发及评估行人再识别算法的重要资源。
     
  • 关于行人重识别的论文
    优质
    本文深入探讨了行人重识别领域的关键技术和研究进展，旨在提高不同摄像头间行人匹配的准确性和效率。 行人重识别相关论文包括：《行人再识别研究进展综述》、《基于度量学习和深度学习的行人重识别研究》、《Person Re-identification past, Present and Future》、《PersonNet_Person_Re-Identification_with_Deep_ConvoRe-ranking》以及《PersonRe-identificationwith k-reciprocalEncoding》。
     
  • RegDB数据集——跨模态行人重识别
    优质
    简介：RegDB数据集是专为跨模态行人重识别设计的研究资源，包含大量不同环境下的人体图像和视频片段，旨在推动该领域算法的发展与应用。 跨模态行人重识别数据集通常使用可见光和红外图像作为常用的数据集。
     
  • 火星视频行人重识别数据集
    优质
    火星视频行人重识别数据集是一个专注于从火星环境监控视频中提取行人的大规模标注数据库，旨在推动跨摄像头行人跟踪技术的发展。 整个Mars数据集的大小约为6.3G，包含两个文件夹：bbox_train 和 bbox_test。此外，还需下载一个名为info的信息文件夹，该文件夹不包含在原始数据集中。
     
  • RegDB跨领域行人重识别数据集
    优质
    RegDB跨领域行人重识别数据集是一套用于评估不同环境下行人图像匹配与识别性能的重要资源，涵盖多种光照、姿态变化场景。 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan 等人在2017年发表了一篇关于基于可见光和热成像身体图像组合的人脸识别系统的论文，该论文刊登在第17卷第3期上。
     
  • 行人重识别的数据集：RegDB与SYSU-MM01
    优质
    简介：本文探讨了行人重识别领域中的两个重要数据集——RegDB和SYSU-MM01，详细分析了它们的特点、规模及应用价值。 行人重识别数据集包括RegDB和SYSU-MM01。
     
  • 行人识别行人识别行人识别行人识别行人检测
    优质
    行人检测技术是一种计算机视觉方法，旨在自动发现图像或视频中的行人。这项技术广泛应用于智能监控、自动驾驶等领域，以提高安全性与效率。 行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别