包含MIT行人数据集和USC行人数据集 MIT数据集是较早公开的行人数据库。共924张行人图片（ppm格式，宽高为64x128），肩到脚的距离约80象素。该数据库只含正面和背面两个视角，无负样本，未区分训练集和测试集。Dalal等采用“HOG+SVM”，在该数据库上的检测准确率接近100%。 USC行人数据集包含三组数据集（USC-A、USC-B和USC-C），以XML格式提供标注信息。USC-A[Wu, 2005]的图片来自于网络，共205张图片，313个站立的行人，行人间不存在相互遮挡，拍摄角度为正面或者背面；USC-B的图片主要来自于CAVIAR视频库，包括各种视角的行人，行人之间有的相互遮挡，共54张图片，271个行人；USC-C有100张图片来自网络的图片，232个行人（多角度），行人之间无相互遮挡。

USC行人数据集，用于行人检测的行人数据集，现在官网下载复杂，这里提高一份资源，下载即可使用。有问题请私聊或留言，必定解决，谢谢。

基于CUHK行人检测数据集制作的人头数据集，7000+正样本 ，该数据集大小为60*60，可用于Hog特征提取，进一步用于训练人体分类模型用于监控系统中的行人检测。

从官网找到的, https://sites.usc.edu/iris-cvlab/ 希望对你有帮助

计算机视觉相关算法研究，把之前用过的数据库下载进行上传 ，以方便更多的人下载。

麻省理工学院（MIT）行人数据集，最早的行人数据集之一，一共924张图片，其原始图片格式为PPM，此文件为转换后的JPG格式图片。目前MIT数据集已经不支持下载，你可以在这得到，该数据集包含png和jpg两种格式，完全满足你的要求

本资源为KAIST数据集中的训练集进行清洗过后产生的7601张图片，并且对于部分标注效果较差的标签进行重新标注。详情请访问博客https://blog.csdn.net/Lcd_2018_7_18/article/details/103064150

本资源为KAIST数据集中的测试集集进行清洗过后产生的2252张图片，并且对于部分标注效果较差的标签进行重新标注。

该文章详细介绍了全球范围内知名的数据集，这些数据集涵盖了行人检测，车辆识别，自动驾驶，视觉开发等方面的数据，其中也包含一些优秀的论文链接，欢迎下载并评论，谢谢！

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