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雷鋒網 AI 研習社按，近期，曠視發布了一個叫做 CrowdHuman 的基準數據集，該數據集可用于人群中的人類檢測。
CrowdHuman 數據集的數據規模非常大，同時包含了豐富的注釋和很高的多樣性。該數據集擁有 15000 張用于訓練的圖像，4370 張用于驗證的圖像和 5000 張用于測試的圖像，總共有 470K 個來自訓練和驗證子集的人類實例，數據集里的每張圖片包含 23 個人，同時存在著各種各樣的遮擋。每個人類實例都用頭部邊界框、人類可見區域邊界框和人體全身邊界框注釋。
不同人體檢測數據集的體積，密度和多樣性，為了公平比較，這里只顯示訓練子集的統計數據。
CrowdHuman 數據集 和 CityPersons 數據集可見比率（Visible Ratio）的比較。可見比率是可見邊界框與完整邊界框的比率。
論文
https://arxiv.org/abs/1805.00123
官網
數據集下載
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]
如果您使用了本數據集，請引用以下論文：
@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。
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