Analysis of different <i>p</i><sub>0</sub> values on DukeMTMCTOMarket1501 task.

NIAID Data Ecosystem2026-05-02 收录

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Analysis of different p0 values on DukeMTMCTOMarket1501 task.

创建时间：

2025-07-14

CHIRLA_1

行人重识别

视频跟踪

该数据集包含两个主要配置：'reid_long_term'和'tracking_brief'。'reid_long_term'配置主要用于长-term行人重识别，包含图像、ID、任务、场景等信息。'tracking_brief'配置除了包含'reid_long_term'中的信息外，还包含视频数据，适用于跟踪任务。数据集包含gallery和test两种分割方式，用于不同的测试和评估需求。

Hugging Face2025-09-18 更新530

ihaveamoose/DLCR

行人重识别

扩散模型

DLCR框架通过扩散模型生成数据以扩展衣物更换行人重识别（CC-ReID）数据集。该数据集包含超过210万张合成图像，覆盖了PRCC、CCVID、VC-Clothes和LaST四个CC-ReID数据集。通过扩散修复技术，改变了图像中人物的衣物，增加了每个数据集的衣物多样性，并提高了下游CC-ReID任务的性能。数据集保持了与原始数据集相同的目录结构，并为每个原始图像生成了包含10个变体的.png文

Hugging Face2024-06-12 更新150

Parameter value ranges used in model fitting and the values in the best fitting models.

模型参数调优

最佳模型选择

Parameter value ranges used in model fitting and the values in the best fitting models.

Figshare2021-01-06 更新70

面向轨道交通场景的行人重识别数据集

行人重识别

轨道交通

为了促进面向多源真实复杂场景的行人重识别的研究，构建了用于面向轨道交通场景的增量式行人重识别的数据集，共内容包含室内站台、广场、进站通道、车厢、球形相机、室外站台、高铁站台和大厅共 8 个轨道交通复杂场景的共 117313 万张图像。由于该数据集包含的多个场景数量和个体身份，该数据集可以用于场景增量的行人重识别和身份增量的行人重识别的研究，促进动态场景下行人重识别的研究。

国家基础学科公共科学数据中心170

Topology and tuned parameters of trained artificial neural networks.

神经网络架构

模型参数调优

Topology and tuned parameters of trained artificial neural networks.

NIAID Data Ecosystem100