您正在使用IE低版浏览器,为了您的FUTUREAI账号安全和更好的产品体验,强烈建议使用更快更安全的浏览器
FUTUREAI 开发者
发私信给FUTUREAI
发送

旷视发布基准数据集 CrowdHuman,用于人群中的人类检测

本文作者:FUTUREAI 2018-05-15 15:25
导语:景智AI网 AI 研习社按,近期,旷视发布了一个叫做CrowdHuman 的基准数据集,该数据集可用于人群中的人类检测。 CrowdHuman 数据集的数据规模非常大,同时包含了丰富的注释和很高的多样性

景智AI网 AI 研习社按,近期,旷视发布了一个叫做 CrowdHuman 的基准数据集,该数据集可用于人群中的人类检测。

CrowdHuman 数据集的数据规模非常大,同时包含了丰富的注释和很高的多样性。该数据集拥有 15000 张用于训练的图像,4370 张用于验证的图像和 5000 张用于测试的图像,总共有 470K 个来自训练和验证子集的人类实例,数据集里的每张图片包含 23 个人,同时存在着各种各样的遮挡。每个人类实例都用头部边界框、人类可见区域边界框和人体全身边界框注释。

旷视发布基准数据集 CrowdHuman,用于人群中的人类检测

不同人体检测数据集的体积,密度和多样性,为了公平比较,这里只显示训练子集的统计数据。


旷视发布基准数据集 CrowdHuman,用于人群中的人类检测

CrowdHuman 数据集 和 CityPersons 数据集可见比率(Visible Ratio)的比较。可见比率是可见边界框与完整边界框的比率。

旷视发布基准数据集 CrowdHuman,用于人群中的人类检测

论文

https://arxiv.org/abs/1805.00123

官网

http://www.crowdhuman.org/

数据集下载

  • CrowdHuman_train01.zip [Baidu Drive] [Google Drive]

  • CrowdHuman_train02.zip [Baidu Drive] [Google Drive]

  • CrowdHuman_train03.zip [Baidu Drive] [Google Drive]

  • CrowdHuman_val.zip [Baidu Drive] [Google Drive]

  • annotation_train.odgt [Baidu Dirve] [Google Drive]

  • annotation_val.odgt [Baidu Drive] [Google Drive]

如果您使用了本数据集,请引用以下论文:

  @article{shao2018crowdhuman,

    title={CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd},

    author={Shao, Shuai and Zhao, Zijian and Li, Boxun and Xiao, Tete and Yu, Gang and Zhang, Xiangyu and Sun, Jian},

    journal={arXiv preprint arXiv:1805.00123},

    year={2018}

  }

作者

Shuai Shao*, Zijian Zhao*, Boxun Li, Tete Xiao, Gang Yu, Xiangyu Zhang, Jian Sun。

想了解更多旷视在 AI 领域的动态,请关注景智AI网 AI 科技评论旗下数据库项目「AI影响因子」。

声明:景智AI网尊重行业规范,任何转载稿件皆标注作者和来源;景智AI网的原创文章,请转载时务必注明文章作者和"来源:景智AI网", 不尊重原创的行为将受到景智AI网的追责;转载稿件或作者投稿可能会经编辑修改或者补充,有异议可投诉至:mailto:813501038@qq.com

分享:
相关文章
最新文章