引言
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。
一、背景
在人工智能与计算机视觉领域，人群场景下的目标检测一直是一个具有挑战性的任务。特别是在人群密集、遮挡严重、背景复杂的场景中，如何准确检测并识别出每一个人体实例，是研究者们面临的难题。为了推动这一领
，是关于为什么图像的HOG特征向量debug后是15876的问题。答案是因为原作者的窗口是64*64的，所以维数为9*4*7*7=1764（图像的大小也是64*64，所以图像的特征维数与一个窗口的维数是相同的，compute()里的窗口步进（8,8）也是无效的）。而我的图像时64*128大小的，我把窗口也换成64*128，所以维数就是3780了，与setSVMDetector默认的getDefau
道路行人数据集汇总(转载)这些数据集没怎么细看，转载过来记录个源头先。1
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2022-02-11 16:03:40
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道路行人数据集汇总(转载)这些数据集没怎么细看，转载过来记录个源头先。1、Caltech Pedestrian Detection Benchmarkhttp://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/加州理工学院行人数据集包含大约10个小时的640x480 30Hz视频，这些视频是通过在城市环境中正常行驶的...
原创
2021-07-14 16:19:23
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关于训练YOLO v2模型过程中的经验总结。 数据集： 考虑到自己收集图片并标注，工作量较大，当前主要将包含行人的图片从已有的数据集PASCAL VOC中抽取出来，按照\VOCdevkit\VOC2007\ImageSets\Main中相应类别的txt文件，提取person_train.txt、person_val.txt、person_test.txt、person_trainval.txt中
在语义分割的一些论文中常常会对几个常用的数据集进行验证，以验证算法的优越性，无论是在分割性能还是分割速度上。在一些模型的复现中，由于不同作者的代码风格不同，所有我们有必要根据自己的数据格式进行稍作修改，所以对于数据集的结构了解是必不可少的，下面就几种常用的分割数据集进行解析。PASCAL-VOC2012VOC2012数据集分为20类，包括背景为21类，分别如下：Person: personAnim
行人检测数据集行人检测( Pedestrian Detection) 是计算机视觉领域内应用比较广泛和比较热门的算法，一般会与行人跟踪，行人重识别等技术进行结合，来对区域内的行人进行检测识别跟踪，广泛应用于安防，零售等领域。由于行人的外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，行人检测也具有一定的挑战性。本文我们收集了行人检测常用的一些数据集，方便大家来学习和研究行人检测算法。所有数据集均为网上公
引言
亲爱的读者们，您是否在寻找某个特定的数据集，用于研究或项目实践？欢迎您在评论区留言，或者通过公众号私信告诉我，您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找，并在找到后第一时间与您分享。
一、重要性及意义
首先，对于3D行人的位置检测，它能够提供行人在三维空间中的精确位置信息。这种信息对于自动驾驶汽车和智能交通系统来说至关重要，因为它们需要实时了解周围环境中行人的位置和动态，以便做出及时且
此数据集包含在德国南部一个城镇行驶的车辆记录的许多行人轨迹，适合用于多主体运动预测任务。原始数据是从配备有多个传感器的车辆在德国南部市区行驶约5个小时时获得的。传感器组包括一台单RGB相机，一台立体声RGB相机，带有差分GPS的惯性测量系统和激光雷达系统。可从该存储库中获得的预处理数据包括45条行人径（在世界坐标中）以及静态环境的语义图。对于每个轨道和每个时间，不仅提供了坐席位置，而且还提供了身体
原创
2022-10-17 13:29:32
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1. 简介WiderPerson数据集是比较拥挤场景的行人检测基准数据集，其图像是从多种场景中选择的，不再局限于交通场景。 选择13382张图像，并用各种遮挡标记约40万个注释。 我们随机选择8000/1000/4382图像作为训练，验证和测试集。 与CityPersons和WIDER FACE数据集相似，不发布测试图像的标注文件。 2. 标注详解随便打开一个标注文件
车辆行人检测和跟踪数据集和代码汇总1. 车辆检测和跟踪1.1 车辆检测数据集和训练权重1.2 车辆跟踪2. 行人检测和跟踪2.1 行人检测数据集和训练权重2.2行人多目标跟踪3. 车辆行人检测和跟踪3.1车辆行人检测数据集和训练权重3.2 车辆行人多目标跟踪 1. 车辆检测和跟踪1.1 车辆检测数据集和训练权重YOLO系列算法汽车检测数据集数据集标签：VOC和YOLO格式，类别名为: car
数
背景因为最近查看的最新的检测算法（2018-2019），使用的数据集大都是VOC或者COCO数据集。还有的算法只使用COCO格式的数据集。因为VOC数据集格式容易实现，只需要每张图片和相应的.xml文件就行了。而COCO数据集中的.json文件，则比较复杂。下面介绍COCO数据集相关内容，使用自己人脸数据集制作COCO格式的数据集的代码实现和此过程中应该注意的问题。准备.jpg文件.xml文件xm
该数据集给出了1990年到2016年世界上各国的无电人数。
原创
2022-10-17 13:31:06
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本次我们将使用SVM+HOG来进行行人识别。行人检测，就是将一张图片中的行人检测出来，并输出bounding box级别的结果。而如果将各个行人之间的轨迹关联起来，就变成了行人跟踪。而行人检索则是把一段视频中的某个感兴趣的人检索出来。在2005年CVPR上，来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。
最近一段时间在做行人重识别方向的研究，行人重识别（Person Re-Identification）作为图像识别领域的一个分支，在实际生活中具有极其重要的意义。目前，城市里的用于公共治安领域的摄像头已经大量部署，几乎到了几十米到几百米一个覆盖的程度，尽管如此，不同的摄像头之间仍然存在无法覆盖的区域。行人再识别的目标就是要确定一个摄像头下发现的目标，在离开摄像头的视野后去哪了，这有点像视频搜索，就是
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2023-05-08 07:32:13
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一、重要性及意义
目标跟踪和行人检测是计算机视觉领域的两个重要任务，它们在许多实际应用中发挥着关键作用。为了推动这两个领域的进步，行人检测数据集扮演着至关重要的角色。以下是行人检测数据集的重要性及意义的详细分析：
行人检测数据集的重要性
提供真实世界的样本：行人检测数据集包含了大量从真实场景中捕获的行人图像，这些图像反映了行人在各种条件下的外观和姿态。这使得算法能够在各种实际环境中进行测试和验证
一、重要性及意义
首先，目标跟踪对于个人和组织的目标实现至关重要。无论是个人职业发展、企业业务增长还是政府的社会发展，目标跟踪都能够帮助我们明确目标，并将其分解为可行的步骤和时间表。这有助于我们保持动力和专注，提高效率和生产力。通过实时了解目标的进展，我们可以及时评估和调整策略，确保在正确的轨道上前进。
其次，在技术应用层面，目标跟踪在多个领域具有广泛的应用。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪技术可
辨识任务取得了良好的泛化性，并可应用于无监督域适应、无监督学习、人体关键点检测等多个相关任务。相关论文已被 CVPR 2...
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2022-11-16 14:49:02
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好久没写了，感觉最近懈怠了QAQ。。。这个项目包含了pytorch版本的人脸检测模块MTCNN和由tensorflow版本facenet移植来的InceptionResnetV1权重。下面介绍一下怎么样用自己的数据集训练一个简单的人脸识别模型，可能不会对网络结构和原理做太多说明。1.实现这个项目用的是开源的facenet-pytorch这套代码，有三种安装方式（由于我是在colab里实现的，所以代
FaceNet是Google提出的用于人脸识别（recognition,k-NN)，验证（verification, two persons)，聚类（clustering, find common people among these faces)。与用于分类的神经网络（MobileNet、GoogleNet、VGG16/19、ResNet等）不同的是FaceNet选择了一种更直接的端到端的学习和
