[人体图像相关技术] -(二)行人检测数据集 - 介绍(含人像分割数据集)

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行人检测数据集 - 介绍 (含人像分割数据集)

一、目标检测 - 行人数据集

1. INRIA Person Dataset

静态行人数据库,其中包含训练集和测试集。该数据集的行人背景较为复杂、环境变化(光照)类型较多,且人的姿态也比较多。属于比较贴近现实场景的数据集。目前使用的也比较多。

数据集地址:http://pascal.inrialpes.fr/data/human/

2. Caltech Pedestrian Dataset

该数据集由大约10小时640 * 480视频组成,视频是从现实环境中交通车辆拍摄的。是目前规模较大的行人数据库,其中也包含质量不好的图像。
在这里插入图片描述

数据集地址:http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/

3. ETH Pedestrian Dataset

该数据集来自现实环境中交通场景车辆拍摄到的。基于双目视觉的行人数据集,数据集包括标定信息和行人标注信息,同时采用置信度传播方法获得深度信息。主要用于多人检测和行人跟踪的研究。
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数据集地址:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/aess/

ETH 数据集相关应用研究拓展:行人轨迹预测Trajectory Prediction

  • From Goals, Waypoints & Paths To Long Term Human Trajectory Forecasting ,论文:https://arxiv.org/pdf/2012.01526v1.pdf。
  • AgentFormer: Agent-Aware Transformers for Socio-Temporal Multi-Agent Forecasting,论文:https://arxiv.org/pdf/2103.14023v2.pdf;代码:https://github.com/Khrylx/AgentFormer。

4. The Daimler Monocular Pedestrian Detection dataset

城市环境中的行人检测数据集,包含15560个行人目标和6744不含行人的图像。这些图像是在27分钟驾车穿过城市交通期间在车辆中获取的。包含训练集和测试集,测试集包含一个独立的序列。
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数据集地址:http://www.gavrila.net/Datasets/Daimler_Pedestrian_Benchmark_D/Daimler_Mono_Ped__Detection_Be/daimler_mono_ped__detection_be.html

相关论文A Large Scale Urban Surveillance Video Dataset for Multiple-Object Tracking and Behavior Analysis:https://arxiv.org/abs/1904.11784

5. PETA (Pedestrian Attribute)

该数据集包含行人属性(性别和服装风格),是识别远距离人像的数据集(即图像包含全身信息);数据集由19000张行人图像组成,共有65个行人属性,总共包括8705个人。
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数据集地址:http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/PETA.html

6. WiderPerson dataset

该数据为非交通场景拍摄的行人数据集,弥补现在大部分数据集为交通场景下的多样性不足。数据集包含13382张图像和399896个标签,也就是说每张图片上可能会包含各种遮挡、密集的行人。
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数据集地址:http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/sfzhang/WiderPerson/

相关论文WiderPerson: A Diverse Dataset for Dense Pedestrian Detection in the Wild:https://arxiv.org/pdf/1909.12118v1.pdf

相关模型 IterDet,论文 IterDet: Iterative Scheme for Object Detection in Crowded Environments:https://arxiv.org/pdf/2005.05708v2.pdf;代码:https://github.com/saic-vul/iterdet

7. HICO-DET dataset

该数据集主要用于人与其他目标交互(HOI)的数据集,即每张图像上的人都有和其他物体交互的标签。它包含47776张图像(38118张训练集和9658张测试集)、主要由80个其他物体和117个动作组成的600个交互标签。总共超过15万个人-物对标签信息。
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数据集地址:http://www-personal.umich.edu/~ywchao/hico/

相关模型 SCG,论文 Spatially Conditioned Graphs for Detecting Human-Object :https://arxiv.org/pdf/2012.06060v3.pdf;
代码:https://github.com/fredzzhang/spatially-conditioned-graphs

二、目标检测 - 人像分割

1. CIHP (Crowd Instance-level Human Parsing)

人群实例分割数据集,数据集由38280个人物图像组成,每张图片由20个类别的像素级注释,即人体多个部位像素级标注。可用于人体部位分割任务。
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数据集地址未找到。

相关模型 Self-Correction for Human Parsing,论文:https://arxiv.org/pdf/1910.09777v1.pdf;代码:https://github.com/PeikeLi/Self-Correction-Human-Parsing

2. PASCAL-Part dataset

该数据集每张图像上由多个人,在不受遮挡和多样性姿势中未人体六个部位(头部、躯干、上下臂、上下腿)提供像素级标签。可用于人体部位分割任务。
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相关模型 Cross-Domain Complementary Learning Using Pose for Multi-Person Part Segmentation,论文:https://ieeexplore.ieee.org/document/9094232;代码:https://github.com/kevinlin311tw/CDCL-human-part-segmentation

3. ConferenceVideoSegmentationDataset

该数据集主要由人体头部肩部图像,即会议视频/个人视频数据。可用于背景分割,人像抠图等任务。
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数据集地址:https://drive.google.com/file/d/13JKwoCaoSWQAjJ1YLVfV6AHvm8by09fP/view

相关模型 Flow-based Video Segmentation for Human Head and Shoulders,论文:https://arxiv.org/abs/2104.09752;代码:https://github.com/kuangzijian/Flow-Based-Video-Segmentation

4. Deep Image Matting

该数据集主要用于前景背景分割,所以不一定包含人像。数据集为一个大规模的抠图数据集,包含45500个训练图像和1000个测试图像。可用于背景分割,人像抠图等任务。
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数据集地址:https://sites.google.com/view/deepimagematting

相关模型Background Matting: The World is Your Green Screen,论文:https://arxiv.org/abs/2004.00626;代码:https://github.com/senguptaumd/Background-Matting。

上述数据集并不包含全部数据集,更多数据集待补充……

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