предисловие
Собрал несколько открытых машинReIDНабор данных для справки.
VeRi776
Содержит более 50 000 изображений 776 транспортных средств, снятых 20 камерами, покрывающими площадь 1,0 квадратных километра за 24 часа, что делает этот набор данных достаточно масштабируемым для транспортных средств.ReIDи другие сопутствующие исследования. Изображения захватываются в реальных сценариях неограниченного наблюдения и помечаются различными свойствами, такими как:BBox, тип, цвет и марка. Так что можно узнать и оценить автомобилиReIDсложная модель. Каждое транспортное средство фотографируется 2–18 камерами с разными точками зрения, освещением, разрешением и окклюзией в реальных условиях наблюдения за транспортным средством.ReIDПредлагает высокую частоту рецидивов. Он также отмечен достаточным количеством номерных знаков и пространственно-временной информацией, такой как номер номерного знака.BBox, планки, временная метка автомобиля и расстояние между соседними камерами.
ссылка для скачивания:vehiclereid.github.io/VeRi/
VehicleID
Содержит данные, снятые несколькими реальными камерами наблюдения, распределенными по небольшому городу в Китае в течение дня. Всего в наборе данных 26 267 автомобилей (всего 221 763 изображения). Каждое изображение несет в себе идентичность, соответствующую реальному миру.idЭтикетка. Кроме того, информация о моделях транспортных средств для 10 319 автомобилей (всего 90 196 изображений) была помечена вручную.
ссылка для скачивания:ууууууу.piclibrary.org/resources/afraid…
VERI-Wild
Изображения транспортных средств снимаются 174-камерной камерой, охватывающей городскую территорию площадью более 200 квадратных километров.CCTVсистемный выстрел. Камера ведет непрерывную съемку в течение 30 дней в течение 24 часов, и ее длительная непрерывная съемка учитывает различные реальные погодные условия и проблемы с освещением автомобиля. Содержит 400 000 изображений и 40 000 этикеток транспортных средств. Этот набор данных предоставляет камерыID, отметка времени, отслеживание отношений между камерами.
адрес проекта:GitHub.com/PKU-IM Re/VE…
N-CARS
Набор данных представляет собой набор данных, основанный на реальных событиях, состоящий из примерно 24 000 образцов, полученных во время вождения автомобиля в городских и шоссейных условиях. устанавливается за лобовым стеклом автомобиляATISКамере потребовалось 80 минут, чтобы преобразовать его в обычное изображение в градациях серого с помеченными образцами. Набор данных состоит из двух типов наборов данных, состоящих из 12 336 образцов автомобилей и 11 693 образцов, не относящихся к автомобилям. Обучающий набор разделен на 7940 образцов автомобилей и 7482 образца фона, а тестовый набор содержит 4396 образцов автомобилей и 4211 образцов фона.
ссылка для скачивания:woohoo.prop и see.love/DataSet-you-from…
PKU-VD
Этот набор данных содержит два больших набора данных о транспортных средствах (VD1иVD2), которые захватывают изображения из реальных неограниченных сцен в двух городах соответственно. вVD1получено с дорожных камер высокого разрешения,VD2Изображения взяты из видео наблюдения. Авторы выполняют обнаружение транспортных средств на необработанных данных, чтобы гарантировать, что каждое изображение содержит только одно транспортное средство. Из-за ограничений конфиденциальности все номерные знаки были закрашены черным цветом. Все изображения автомобиля взяты с вида спереди.
Для каждого изображения в наборе данных предусмотрены различные атрибутивные аннотации, включая идентификационный номер, точную модель автомобиля и цвет автомобиля. В частности, идентификационный номер (ID) уникален, и все изображения, принадлежащие одному и тому же транспортному средству, имеют одинаковыйID(Убедитесь, что каждый автомобильIDпо крайней мере с двумя изображениями в наборе данных). Предоставляет наиболее точный тип модели, включая подробные типы транспортных средств и разные годы выпуска. Например, АудиA6L-2012＆2015, АудиA6-2004, АудиA4-2006＆2008и АудиA4-2004＆2005четыре разные модели транспортных средств в наборе данных. Что касается информации о цвете, в наборе данных аннотированы 11 распространенных цветов. Детали следующим образом:VD1: изначально содержит 1 097 649 изображений, 1 232 модели транспортных средств и 11 цветов транспортных средств, но после удаления изображений с несколькими транспортными средствами и фотографий, сделанных сзади транспортных средств, набор данных содержит только 846 358 изображений и 141 756 транспортных средств.VD2: Первоначально содержит 807260 изображений, 79763 транспортных средства, 1112 моделей транспортных средств, 11 цветов транспортных средств. иVD1690518 изображений после того, как сделали то же самое.
адрес проекта:filmlibrary.org/resources/afraid…
Автомобильный набор данных Baidu Apollo 3D
набор данных,cameraСобственные параметры камеры,car_modelНабор моделей автомобилей хранится в папке, а формат сохраненияpkl,ca_posesпапка, в которой хранится место, отмеченное как автомобиль на картинке,imagsПапки для хранения изображений автомобилей,splitВ папках хранятся индексы обучающих и проверочных изображений.
ссылка для скачивания:Аполлон - всплывающее окно cape.auto/car_INS...
Cars Dataset
Cars DatasetСодержит 16185 изображений 196 типов автомобилей. Данные разделены на 8144 тренировочных изображения и 8041 тестовое изображение, где каждый класс примерно разделен на 50-50. Обычно категории обозначаются какMake,Model,YearМарка, например Tesla 2012 г.Model Sили2012 BMW M3спортивная машина.
Ссылка на проект:Love.Stanford.Amount/~Just Krause/Wipe…
CompCars
CompCarsНабор данных содержит изображения с двух направлений сети и наблюдения. Сетевые изображения получают через форумы по сбору автомобилей, общедоступные веб-сайты и т. д., изображения видеонаблюдения собираются с камер наблюдения. Типы транспортных средств включают только седан иSUV, сетевые изображения содержат 163 марки автомобилей, 1716 моделей, всего 136 726 изображений всего автомобиля и 27 618 изображений автозапчастей. Изображение полного автомобиля отмечено ограничивающими рамками и точками обзора. Данные о свойствах видеонаблюдения состоят из 50 000 изображений автомобилей, сделанных под углом обзора спереди, каждое из которых снабжено аннотацией модели и цвета. Каждая модель отмечена пятью атрибутами, включая максимальную скорость, рабочий объем, количество дверей, количество мест и тип автомобиля. Для каждой модели автомобиля также аннотированы 5 ракурсов съемки, в том числе спереди, сзади, сбоку, спереди и сзади.
Ссылка на проект:MM lab.IE. Толстый черный ящик. Квота. Скоро/наборы данных/ко…