1. VeRi数据集
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为了促进对车辆重新识别(Re-Id)的研究,我们在现实世界的城市监视场景中为车辆Re-Id建立了一个大型基准日期集,称为“ VeRi”。 VeRi的特色属性包括:
它包含24个摄像头在24小时内覆盖50,000 km2的50,000幅图像,这些摄像头覆盖了1.0 km ^ 2的区域,这使得该数据集具有足够的可伸缩性,可用于Re-Id和其他相关研究。
这些图像是在现实世界中不受约束的监视场景中捕获的,并标记有各种属性,例如BBox,类型,颜色和品牌。 因此,可以学习和评估车辆Re-Id的复杂模型。
每辆车由2到18个摄像机以不同的视角,照明,分辨率和遮挡物捕获,这在实际监视环境中为Re-Id车辆提供了较高的复发率。
它还标有足够的车牌和时空信息,例如车牌的BBox,车牌字符串,车辆的时间戳以及相邻摄像机之间的距离。
最近,我们在野外发
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