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USC行人数据集——

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简介：
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。

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  • USC行人数据集——
    优质
    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
    优质
    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
    优质
    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
    优质
    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与USC的行人数据集
    优质
    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。
     
  • HOG-SVM行人数据集
    优质
    HO-GSVM行人数据集结合了霍夫曼（HOG）特征提取与支持向量机(SVM)分类技术，专门用于行人的检测和识别，在计算机视觉领域具有重要应用价值。 该数据集包含924张图片，用于hog svm行人检测。图片中的人已经单独抠出来了。
     
  • USC-SIPI图像测试数据库
    优质
    USC-SIPI图像测试数据库是由南加州大学信号与图像处理研究所维护的一个广泛使用的资源库，包含了多种类型的图像用于研究和开发新的图像处理算法。 最新的图像测试数据库USC-SIPI不再包含经典的Lena图。
     
  • INRIA行人视频数据集
    优质
    简介：INRIA行人视频数据集是由法国国家信息与自动化研究所创建的一个大型数据库，专注于行人检测技术的研究与发展，包含多种复杂环境下的视频片段。 INRIA Pedestrian dataset 是一个包含行人的视频数据集，适用于行人检测和识别等机器视觉任务。
     
  • 红外行人数据集.zip
    优质
    《红外行人数据集》包含大量标注清晰的红外图像，旨在促进夜间与低光照环境下的人体检测和跟踪研究。该数据集适用于开发先进的计算机视觉算法。 红外波段行人目标检测技术专注于在红外图像中识别和跟踪人类活动的目标。这种方法利用了人体与背景之间的温度差异，在夜间或低光照条件下具有显著的优势。通过先进的算法，可以有效提高行人的检测准确率，并减少误报的发生，适用于安防监控、自动驾驶等多个领域。