车辆重识别关键点数据集开源项目推荐

车辆重识别关键点数据集开源项目推荐

VehicleReIDKeyPointData Annotations of key point location and vehicle orientation for VeRi-776 dataset. ICCV'17 paper: Orientation Invariant Feature Embedding and Spatial Temporal Regularization for Vehicle Re-identification. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/VehicleReIDKeyPointData

1. 项目基础介绍与主要编程语言

本项目是车辆重识别（Vehicle Re-Identification，简称VeRi）领域的一个关键点数据集开源项目，由清华大学的研究者创建并维护。项目提供了VeRi-776数据集的关键点位置和车辆方向标注信息。VeRi-776是一个大规模的车辆重识别数据集，包含超过50,000张776辆车的图片，这些图片由20个摄像头在24小时内拍摄于10平方公里的区域。该数据集适用于车辆重识别以及其他相关研究。本项目的主要编程语言为Python。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是提供VeRi-776数据集的详细标注信息，包括：

• 关键点标注：定义了车辆上的20个关键点，这些关键点包括车轮、车灯、车标等，是车辆区分的重要特征。
• 车辆方向分类：将车辆方向分为8个类别，根据车辆的可见面来确定，如前、后、左、右等。
• 数据格式：每个标注文件的每一行包含图片路径和关键点坐标，以及车辆方向标签。

这些标注信息对于车辆重识别算法的开发和评估至关重要，有助于提升算法在真实世界场景下的性能。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新动态，最近的更新可能包含以下内容：

• 数据集标注的优化：对关键点标注和车辆方向分类进行进一步的校验和优化，以提高数据集的质量和准确性。
• 文档更新：更新项目README文件，提供更详细的安装和使用指南，以及可能的常见问题解答。
• 代码维护：对项目中的Python代码进行维护，确保代码的兼容性和效率。

请注意，具体更新内容需要查看项目的最新提交记录和版本发布信息。

VehicleReIDKeyPointData Annotations of key point location and vehicle orientation for VeRi-776 dataset. ICCV'17 paper: Orientation Invariant Feature Embedding and Spatial Temporal Regularization for Vehicle Re-identification. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/VehicleReIDKeyPointData