MIT与USC的行人数据集

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简介：
本数据集汇集了来自MIT和USC的研究团队针对行人的先进视觉研究资料，包括图像及视频片段，为行人检测与跟踪技术提供坚实的数据支持。 MIT行人数据集是早期公开的行人数据库之一，包含924张图片（ppm格式，尺寸为64x128），肩到脚的距离大约为80像素。该数据库仅包括正面和背面两个视角，并没有负样本且未区分训练集与测试集。Dalal等人使用“HOG+SVM”方法，在这个数据集上的检测准确率接近100%。 USC行人数据集则包含三个不同的子集合（分别为USC-A、USC-B 和 USC-C），以XML格式提供标注信息。其中，USC-A[Wu, 2005]的图片来源于网络，共有205张照片和313个站立的人体图像，拍摄角度为正面或背面，并且行人间没有相互遮挡；而USC-B主要从CAVIAR视频库中选取了包括各种视角在内的共54张图片以及271个人体样本，这些人之间存在部分重叠的情况。此外，USC-C则有来自网络的100张照片和232个行人（多角度），同样行人间没有相互遮挡。

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MIT与USC的行人数据集

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本数据集汇集了来自MIT和USC的研究团队针对行人的先进视觉研究资料，包括图像及视频片段，为行人检测与跟踪技术提供坚实的数据支持。 MIT行人数据集是早期公开的行人数据库之一，包含924张图片（ppm格式，尺寸为64x128），肩到脚的距离大约为80像素。该数据库仅包括正面和背面两个视角，并没有负样本且未区分训练集与测试集。Dalal等人使用“HOG+SVM”方法，在这个数据集上的检测准确率接近100%。 USC行人数据集则包含三个不同的子集合（分别为USC-A、USC-B 和 USC-C），以XML格式提供标注信息。其中，USC-A[Wu, 2005]的图片来源于网络，共有205张照片和313个站立的人体图像，拍摄角度为正面或背面，并且行人间没有相互遮挡；而USC-B主要从CAVIAR视频库中选取了包括各种视角在内的共54张图片以及271个人体样本，这些人之间存在部分重叠的情况。此外，USC-C则有来自网络的100张照片和232个行人（多角度），同样行人间没有相互遮挡。

USC行人数据集——

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简介：USC行人数据集是由美国南加州大学研究团队创建的一个大规模标注行人图像数据库，广泛应用于行人检测与跟踪的研究领域。 USC行人数据集包含了大量关于行人的图像和视频资料，用于研究计算机视觉中的行人检测、跟踪等问题。该数据集为学术界提供了丰富的资源，促进了相关领域的技术进步和发展。

USC行人识别数据集

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USC行人识别数据集是由美国南加州大学开发的一个大型图像数据库，包含多样化的行人图片和视频片段，旨在促进行人检测与识别的研究。 USC行人数据集是一个用于行人检测的资源。由于官网下载较为复杂，这里提供一份可以直接使用的版本。如果有任何问题，请通过评论或私信联系我，我会尽力解决。谢谢。

USC 行人检测数据集

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简介：USC行人检测数据集是由南加州大学开发的一个大规模标注数据集合，旨在促进计算机视觉领域中行人的检测和识别研究。该数据集包含多种场景下的图像与视频资料，为算法的训练和测试提供了宝贵的资源。从官网获取的信息显示, USC的IRIS CV Lab致力于计算机视觉领域的研究与开发。该实验室专注于多种先进技术的应用，并积极推动相关领域的发展。（虽然您提供的原文中包含了一个链接，但根据您的要求，在重写时去除了所有联系方式和网址信息，因此这里没有直接引用或提及任何具体网站地址、电话号码或其他联系细节。）为了符合您的指示，上述表述已去除一切可能的联系方式，并且不改变原始内容的意思。

USC行人检测数据集

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USC行人检测数据集是由南加州大学开发的一个大规模标注数据集合，专为训练和评估计算机视觉中的行人检测算法设计。该数据集包含多种复杂场景下的图像与视频片段，有助于提升模型在实际环境中的识别精度和鲁棒性。 USCPedestrianSetA、USCPedestrianSetB 和 USCPedestrianSetC 是包含XML标注数据的数据集，可用于行人检测研究。由于在外网下载速度较慢，这些数据集已被上传至一个国内平台供用户下载使用。

MIT的行人检测数据集

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这是一个由麻省理工学院开发的高质量行人检测数据集，旨在推动计算机视觉领域中行人识别与跟踪技术的发展。目前MIT数据集已不再支持下载。该数据集包含png和jpg两种格式的图像文件，能够满足你的需求。

MIT行人检测数据集（最全面）

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本数据集为行人检测提供详尽资料，涵盖广泛场景与姿态变化，由MIT研发，旨在推动计算机视觉领域进步。麻省理工学院（MIT）行人数据集是最早的行人数据集之一，包含924张图片。原始图片格式为PPM，现转换为了JPG格式。目前MIT数据集已不再支持下载。该数据集包括png和jpg两种格式的图像文件，能够满足你的需求。

MIT-BIH数据集

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MIT-BIH数据集是由麻省理工学院和贝斯以色列女执事医疗中心合作开发的心电图信号数据库，广泛应用于心律失常分析与检测算法的研究。 MIT-BIH 数据库是由美国麻省理工学院提供的用于研究心律失常的研究资源。目前国际上公认的三个标准心电数据库分别是：由美国麻省理工学院提供的MIT-BIH 数据库，美国心脏学会的AHA数据库以及欧洲ST-T心电数据库。其中，近年来MIT-BIH 数据库的应用较为广泛。

MIT人脸数据库

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MIT人脸数据库是由麻省理工学院开发的一个广泛使用的面部图像集合，包含各种光照、表情和姿态下的正面及侧面头部图像，供研究人脸识别技术使用。 MIT人脸数据集包含20*20像素的图像，其中有2707个正样本和4382个负样本。

MIT发布的States数据集

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简介：States数据集是由麻省理工学院（MIT）发布的一个全面的数据集合，包含了美国各州的社会、经济和环境等多个方面的详细信息。该数据集旨在促进对区域发展与政策影响的研究分析。 MIT States数据集用于图像检索任务，包含大约60K张图片。每一张图片都有一个名词标签和一个形容词标签：名词表示图中的对象；形容词描述该对象的状态或特性。查询包括一张查询图片、一个形容词以及多张目标图片，其中查询图片与目标图片具有相同的名词标签但不同的形容词标签，修改文本的目标是获取这些目标图像的相应形容词标签。