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前言

数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集，若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料！

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一、TinyPerson数据集

在 TinyPerson 中有 1610 个标记图像和 759 个未标记图像（两者主要来自同一视频集），总共有 72651 个注释。对于微小人物检测任务，测试集的评估规则如下：我们将“海”和“地”视为一个类（“人”）。只有“正常”框被视为阳性框。评估时不使用“密集图像”（包含“密集”框）。“忽略”框与行人检测相同，在评估时既不是阳性也不是阴性，这意味着匹配“忽略”的检测结果不会是FP（假阳性）或TP（真阳性）。评估时，“不确定”框与“忽略”框处理相同。在测试集中，有13787个正注释，1989+2834个忽略（“不确定”与“忽略”处理相同）注释。对于基准测试中的训练，我们将“正常”框视为正框，并用图像中区域的平均值擦除“忽略”和“不确定”区域，密集图像不用于训练。
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二、密集行人检测数据集

WiderPerson 数据集是野外行人检测基准数据集，其图像选自广泛的场景，不再局限于交通场景。 我们选择了 13,382 张图像并标记了大约 400K 带有各种遮挡的注释。 我们随机选择 8000/1000/4382 图像作为训练、验证和测试子集。 与 CityPersons 和 WIDER FACE 数据集类似，我们不发布测试图像的边界框基本事实。 用户需要提交最终的预测文件，我们将进行评估。
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三、加州理工学院行人检测数据集

加州理工学院行人数据集由大约 10 小时的 640x480 30Hz 视频组成，该视频取自在城市环境中通过常规交通行驶的车辆。 注释了大约 250,000 帧（在 137 个大约分钟长的片段中），总共 350,000 个边界框和 2300 个独特的行人。 注释包括边界框和详细的遮挡标签之间的时间对应关系。
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未完待续。。。。

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