为了促进车辆重识别(Re-Id)的研究,我们在现实世界城市监控场景中建立了一个名为“VeRi”的车辆Re-Id的大规模基准数据集。 VeRi的特色包括:
它包含超过50,000张776辆车的图像,这些图像由20台摄像机拍摄,在24小时内覆盖1.0平方公里的面积,这使得该数据集可扩展到足以用于车辆Re-Id和其他相关研究。
图像是在真实世界的无约束监视场景中捕获的,并标有不同的属性,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。
每辆车在不同的视点,照明,分辨率和遮挡下由2~18台摄像机拍摄,在实际监控环境中为车辆Re-Id提供高复发率。
它还标有足够的牌照和时空信息,例如板块的BBox,板条,车辆的时间戳以及相邻相机之间的距离。
另一部分,在网盘中,单独下载网盘中的部分是不能解压的。
链接:https://pan.baidu.com/s/16cZWs-yieZH02z8xbXOMZA
提取码:snft
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