计算机视觉（视频追踪检测分类、监控追踪）常用测试数据集-白红宇

计算机视觉（视频追踪检测分类、监控追踪）常用测试数据集

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发布时间：2019-06-26

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（1）、WallFlower dataset :

用于评价背景建模的好坏， Ground-truth foreground provided.

（2）、Foreground/Background segmentation and Stereo dataset :

from Microsoft Cambridge.

（3）、VISOR: Video Surveillance Online Repositiory :

大量的视频和路面实况.

（4）、3D Photography Dataset

（5）、Multi-model, multi-camera meeting room dataset

（6）、Advanced Video and Signal based Surveillance :

各种用于跟踪和检测的数据集

（7）、Caltech image collections :

用于目标物体检测，分割和分类

（8）、INRIA Datasets :

车辆, 人, 马, 人类行为等

（9）、CAVIAR surveillance Dataset

（10）、Videos for Head Tracking

（11）、Pedestrian dataset from MIT

（12）、Shadow detection datasets

（13）、Flash and non-Flash dataset

（14）、Experiments on skin region detection and tracking :

包括一个ground-truthed dataset

（15）、MIT Face Dataset

（16）、MIT Car Datasets

（17）、MIT Street Scenes :

CBCL StreetScenes Challenge Framework是一个图像、注释、软件和性能检测的对象集[cars, pedestrians, bicycles, buildings, trees, skies, roads, sidewalks, and stores]

（18）、LabelMe Dataset :

超过150,000已经标注的照片

（19）、MuHAVi :

Multicamera Human Action Video Data，A large body of human action video data using 8 cameras. Includes manually annotated silhouette data. 用于人行为的数据集

（20）、INRIA Xmas Motion Acquisition Sequences (IXMAS) :

Multiview dataset for view-invariant human action recognition.

（21）、i-LIDS datasets :

UK Government benchmark datasets for automated surveillance.

（22）、The Daimler Pedestrian Detection Benchmark :

contains 15,560 pedestrian and non-pedestrian samples (image cut-outs) and 6744 additional full images not containing pedestrians for bootstrapping. The test set contains more than 21,790 images with 56,492 pedestrian labels (fully visible or partially occluded), captured from a vehicle in urban traffic.

（23）、Stereo Pedestrian Detection Evaluation Dataset :