VeRi：大型城市交通监控下的车辆重识别图像数据集
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简介：
VeRi数据集是一个专为评估和推进城市交通监控系统中的车辆再识别技术而设计的大型图像数据库。
为了推动车辆重识别（Re-Id）的研究进展，我们构建了一个名为“VeRi”的大规模基准数据集，在现实世界的城市监控场景下进行测试。 VeRi的主要特点如下：
1. 数据规模：该数据集中包含超过50,000张图像，涉及776辆不同的车辆，并由20台摄像机在一天内的不同时间段内拍摄而成。
2. 真实性与多样性：所有图片均来自无约束的真实监控环境，在这些环境中标注了丰富的属性信息（如BBox、类型、颜色和品牌），这使得该数据集能够支持复杂模型的学习与评估。
3. 挑战场景模拟：每辆车的图像在不同的视角，光照条件以及分辨率下被1到18个摄像头捕捉。此外，考虑到实际监控环境中的遮挡问题，VeRi还为车辆重识别提供了高再现率的数据样本。
4. 详细信息标注：该数据集对车牌号码和时空坐标进行了详细的注解（如BBox、板条编号以及时间戳）并且记录了相邻摄像机之间的距离。这些属性有助于研究者们在实际应用中进行更精确的车辆追踪与识别工作。
综上所述，VeRi能够为研究人员提供一个全面而真实的测试平台，在此基础上可以进一步探索更多关于车辆重识别领域的创新性解决方案。
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