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经典行人检测数据集汇总 · 附高速下载地址

发布于2021-03-05

随着计算机科学的发展,特别是无人驾驶技术的推进,行人检测算法相关应用的重要性与时俱增。好的数据集是进行算法研究的基石,本文汇总了当前热门的行人检测数据集,并提供无需VPN访问即可高速下载的数据集链接,加快您的科研进度。

1. NightOwls数据集

数据集大小:293.76GB

数据格式:图像

相关论文:NightOwls: A Pedestrians at Night Dataset

该数据集由 CVPR 2020 Workshop 举办的夜间(低光照)行人检测挑战赛提供,主要用来检测夜间的行人。该数据集包含由摄像机拍摄、40个视频序列组成的279,000张完整标注的图像。

与白昼相比,夜间照明度差,反射、模糊和对比度变化多,因此夜间行人检测更具挑战性。

数据集特征:

1) 复杂性(4个分类)

  • 行人
  • 骑自行车的人
  • 骑摩托车的人
  • 忽略区域

2) 多样性

  • 3个国家和多个欧洲城市
  • 一年四季
  • 白天和夜晚
  • 所有的天气条件
  • 大量的动态
  • 不同的场景布局
  • 不同的背景
  • 图像有模糊、也有清晰的,质量好坏实际取决于场景的照明程度和车辆速度

数据集高速下载链接:https://www.graviti.cn/open-datasets/NightOwls

2. SCUT FIR Pedestrian

数据集大小:7.35GB

数据集类型:视频

相关文献:车载热成像行人检测算法设计与系统优化

该数据集是由华南理工大学提供的一个大型的红外行人检测数据集。红外摄像头通过低于80 km / h的速度穿越各种交通场景采集图像序列,包含100个红外热成像视频,总帧数大约为20万,包括广州市区,郊区,高速公路和校园等4种场景下的11个路段,标注的行人Ground-Truth信息数量有40万左右,具有不同行人目标类型,如“单一走路行人、单一骑车行人”等。与其他公开的热成像行人检测数据集如KAIST Dataset相比,具有图像帧数、Ground-Truth信息类型和数量、道路场景类型等方面的优势。

数据集高速下载链接:https://www.graviti.cn/open-datasets/SCUT_FIRPedestrian

3. Daimler Pedestrian Path Prediction GCPR13 Benchmark

数据集大小:12.88GB

数据格式:视频、图像

相关文献:Pedestrian Path Prediction with Recursive Bayesian Filters: A Comparative Study(http://dariu.net/Publications/gcpr13.pdf)

数据集包含从固定和移动的车辆摄像头收集的68个行人序列。考虑了四种不同的行人运动类型:过马路,停车,开始行走和弯腰。一个序列只包含一个行人且行人不被遮挡。序列共计包含19612个立体图像对。

数据集高速下载链接:https://www.graviti.cn/open-datasets/DaimlerPedestrianPathPredictionGCPR13

5. Daimler Pedestrian Detection Benchmark 戴姆勒行人检测标准数据库

数据集格式:视频、图像

该数据库采用车载摄像机获取,分为检测和分类两个数据集。检测数据集的训练样本集有正样本大小为18×36和48×96的图片各15560(3915×4)张,行人的最小高度为72个象素;负样本6744张(大小为640×480或360×288)。测试集为一段27分钟左右的视频(分辨率为640×480),共21790张图片,包含56492个行人。分类数据库有三个训练集和两个测试集,每个数据集有4800张行人图片,5000张非行人图片,大小均为18×36,另外还有3个辅助的非行人图片集,各1200张图片。

数据集链接:

  1. Daimler Pedestrian Segmentation Benchmark
  2. Daimler Stereo Pedestrian Detection Benchmark
  3. Daimler Mono Pedestrian Detection Benchmark Dataset
  4. Daimler Multi-Cue, Occluded Pedestrian Classification Benchmark
  5. Daimler Mono Pedestrian Classification Benchmark

6. GM_ATCI Rear-view Pedestrians

该数据集的图像取自校园和城市街道周围的场景。每幅图像至少有一个行人。这个数据库的像素为[180,390]。所有标记的行人都是站立的。共有170幅图片,其中345人被标记为行人。

数据集大小:24.58GB

数据集格式:视频

数据集高速下载链接:https://www.graviti.cn/open-datasets/GM_ATCI_RearViewPedestrians