Street_Scene

displayName: Street Scene
labelTypes:
- Video Clip
license:
- Street_Scene Custom
mediaTypes:
- Video
paperUrl: https://www.merl.com/publications/docs/TR2020-017.pdf
publishDate: "2020"
publishUrl: https://www.merl.com/demos/video-anomaly-detection
publisher:
- Mitsubishi Electric Research Laboratories
- North Carolina State University
tags:
- Pedestrains
- Road
- Car
taskTypes:
- Video To Video Synthesis

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# 数据集介绍
## 简介
街景数据集由 46 个训练视频序列和 35 个测试视频序列组成，这些视频序列取自静态 USB 摄像头，俯视有自行车道和人行道的两车道街道场景。有关数据集中的典型帧，请参见图 1。在连续两个夏天的不同时间从相机中收集了视频。所有视频都是白天拍摄的。该数据集具有挑战性，因为发生的活动多种多样，例如汽车驾驶、转弯、停车和停车；步行、慢跑和推婴儿车的行人；和骑在自行车道上的骑自行车的人。此外，视频中还包含不断变化的阴影和移动的背景，例如旗帜和随风飘扬的树木。
## 引文

```
"@inproceedings{ramachandra2020street,
title={Street Scene: A new dataset and evaluation protocol for video anomaly detection},
author={Ramachandra, Bharathkumar and Jones, Michael},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision},
pages={2569--2578},
year={2020}
}"
```

## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}

displayName: 街景（Street Scene）
labelTypes:
- 视频片段（Video Clip）
license:
- Street_Scene Custom（街景自定义许可）
mediaTypes:
- 视频（Video）
paperUrl: https://www.merl.com/publications/docs/TR2020-017.pdf
publishDate: "2020"
publishUrl: https://www.merl.com/demos/video-anomaly-detection
publisher:
- 三菱电机研究实验室（Mitsubishi Electric Research Laboratories）
- 北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）
tags:
- 行人（Pedestrains）
- 道路（Road）
- 汽车（Car）
taskTypes:
- 视频到视频合成（Video To Video Synthesis）

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# 数据集介绍
## 简介
本街景数据集包含46个训练视频序列与35个测试视频序列，所有视频均由静态USB摄像头采集，拍摄视角为俯瞰双车道街道场景，该场景包含自行车道与人行道。数据集的典型帧示例详见图1。视频采集于连续两个夏季的不同时段，且均为日间拍摄。
该数据集具备较高挑战性，其中涵盖丰富多样的活动场景：包括车辆的行驶、变道、停车及驻车操作；行人的步行、慢跑与推婴儿车行为；以及在自行车道骑行的自行车使用者。此外，视频中还包含不断变化的阴影、随风飘动的旗帜与树木等动态背景元素。
## 引文

"@inproceedings{ramachandra2020street,
title={Street Scene: A new dataset and evaluation protocol for video anomaly detection},
author={Ramachandra, Bharathkumar and Jones, Michael},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision},
pages={2569--2578},
year={2020}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}