【行人属性识别】数据集汇总

原创 已于 2024-12-16 19:18:44 修改 · 1k 阅读 · 12 ·
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#人工智能 #行人属性 #数据集 #计算机视觉 #图像处理

于 2024-12-16 17:10:39 首次发布

一.图像数据集

1.PETA

数据来自10个小的行人重识别数据集，19000张图像，分辨率从17*19~169*365，来自8705个人，61个二分类属性和4个多分类属性。PETA的缺点在于：对同一个人的不同图像标注完全相同的属性，即便在某些区域不可见的情况下，依然保持属性不变。

(1)61个二值属性

                       

(2)4个多分类属性

数据集的统计信息如下：

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lly_csdn123
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最全面的行人重识别数据集汇总
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汇总了一些REID的数据集，几乎涵盖了所有的数据集。如果有缺少的欢迎留言补充。我将能下载到的数据集放在了网盘里，链接如下：链接：https://pan.baidu.com/s/1hQ4PKvtAhAvoZiXbcIu93w 提取码：o3iyQMUL iLIDS基于iLIDS MCTS的数据集，是一个在机场繁忙时候通过监控系统中多个摄像头收集到的数据集。几乎每个ID（identity）都有从两个无重叠（区域）的摄像头拍摄的四幅图像。该数据集具有严重遮挡和姿势差异的场景。
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pa100k数据集中包含了26种属性，从中选择其中18个属性进行训练，标注txt数据如下。（1）生成训练所需的.pkl文件根据dataset/pedes_attr/preprocess/format_pa100k.py编写format_mydata.py文件。import os,'ShortSleeve','LongSleeve','LongCoat','Trousers','Shorts','Skirt&Dress'] # 属性类别# 需要对新属性进行重排，属性重排后的索引顺序pass。
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