【论文笔记】MOT2015数据集

这篇博客介绍了MOTChallenge 2015数据集的详细内容,包括目标检测文件det.txt和目标注释文件gt.txt的格式。det.txt中包含了目标在帧中的位置、ID、置信度分数以及3D位置信息,而gt.txt则记录了行人身份、边界框坐标等,所有坐标基于1开始。

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论文: MOTChallenge 2015: Towards a Benchmark for Multi-Target Tracking

Data Format

MOT15数据集的文档组织格式,所有视频被按帧分为图像,图像统一采用jpeg格式,命名方式为6位数字如:000001.jpg,目标和轨迹信息标注文件为CSV格式。每行代表一个对象实例,它包含10个值,如Tab2所示。

目标信息文件和轨迹信息文件每行都代表一个目标的相关信息,每行都包含10个数值。

### 关于 MOT20 数据集 MOT20 是一个多目标跟踪(Multi-Object Tracking, MOT数据集系列中的最新版本之一,旨在提供更具挑战性的场景用于评估多目标跟踪算法的表现。该数据集中包含了多个具有高密度人群和其他复杂因素影响的视频序列,使得研究者能够更全面地测试他们的模型性能。 #### 下载与使用说明 为了获取并利用 MOT20 数据集,通常需要遵循以下指南: 1. **访问官方网址**:前往[MOT Challenge](https://motchallenge.net/)网站,在主页上可以找到不同年份的数据集列表,其中包括了 MOT20[^1]。 2. **注册账号**:如果打算下载任何数据集,则需先创建一个账户来完成身份验证过程。这有助于维护社区秩序并对使用者行为负责。 3. **选择所需文件夹**:登录成功后进入特定页面浏览可用资源,对于 MOT20 而言,应该能看到对应年度下的训练集(train) 和 测试集(test)[^1]。 4. **阅读文档资料**:每个子目录内部都会附带详细的README.md 文件以及其他辅助材料,它们描述了如何解析所提供的图像、注解格式等内容。此外还可能有关于评价标准的信息,比如 Mostly Lost Tracklets(ML),即在整个追踪期间最多只有20% 的帧数是可以正确关联到同一对象上的片段数量[^2]。 5. **遵守许可协议**:在实际应用之前,请务必仔细审阅相关条款条件,确保自己的用途符合规定范围之内。 ```bash wget https://motchallenge.net/data/MOT20.zip unzip MOT20.zip -d ./data/ ``` 上述命令展示了通过 wget 工具从网络地址处拉取压缩包的方式,并将其解压至本地指定路径下以便后续处理操作。
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