NAT2021

displayName: NAT2021
license:
- Apache 2.0
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2203.10541.pdf
publishDate: "2022"
publishUrl: https://vision4robotics.github.io/NAT2021/
publisher:
- ETH Zurich
- Tongji University
tags:
- Night scene

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# 数据集介绍
## 简介
NAT2021对夜间空中跟踪进行了全面的性能评估，并为无人监督的培训提供了足够的未贴标签的夜间跟踪视频。
NAT2021中的图像由DJI Mavic Air 2无人机以30帧/秒的帧速率在各种夜间场景 (例如道路，城市景观和校园) 中捕获。序列类别包括各种各样的目标 (例如，汽车，卡车，人，团体，公共汽车，建筑物和摩托车) 或活动 (例如，骑自行车，滑冰，跑步和球类游戏)

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数据集名称：NAT2021
许可证：Apache 2.0
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.10541.pdf
发布日期："2022"
项目主页：https://vision4robotics.github.io/NAT2021/
发布机构：苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）、同济大学（Tongji University）
标签：夜间场景

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# 数据集介绍
## 简介
NAT2021针对夜间空中目标跟踪开展了全面的性能评估，并为无监督训练提供了充足的未标注夜间跟踪视频数据集。
本数据集内的图像由DJI Mavic Air 2无人机以30帧/秒的帧率，在各类夜间场景（包括道路、城市景观与校园）中采集所得。视频序列涵盖丰富的目标类型（如汽车、卡车、行人、人群、公交车、建筑物与摩托车）及活动场景（如骑行、滑冰、跑步与球类运动）。

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搜集汇总

背景与挑战

背景概述

NAT2021是一个专注于夜间航空跟踪的数据集，主要用于性能评估和无监督训练。它包含由无人机在多种夜间场景下捕获的视频，覆盖了汽车、行人等多种目标及活动，适用于计算机视觉和跟踪算法研究。