ATRW

displayName: ATRW
labelTypes:
- Box2D
- Keypoints2D
license:
- CC BY-NC-SA 4.0
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1906.05586v5.pdf
publishDate: "2019-06-28"
publishUrl: https://cvwc2019.github.io/challenge.html
publisher:
- Shanghai Jiao Tong University
- Ant Group
- Intel
tags:
- Tiger
taskTypes:
- Keypoints 2D Detection
- Object Detection

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# 数据集介绍
## 简介
ATRW 数据集包含来自 92 只东北虎的 8,000 多个视频剪辑，包括边界框、姿势关键点和老虎身份注释。
## 引文
```
@article{li2019atrw,
title={ATRW: A benchmark for amur tiger re-identification in the wild},
author={Li, Shuyuan and Li, Jianguo and Tang, Hanlin and Qian, Rui and Lin, Weiyao},
journal={arXiv preprint arXiv:1906.05586},
year={2019}
}
```

## Download dataset
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displayName: ATRW
标注类型（labelTypes）:
- 二维边界框（Box2D）
- 二维关键点（Keypoints2D）
许可证（license）:
- CC BY-NC-SA 4.0
论文链接（paperUrl）: https://arxiv.org/pdf/1906.05586v5.pdf
发布日期（publishDate): "2019-06-28"
发布页面链接（publishUrl）: https://cvwc2019.github.io/challenge.html
发布方（publisher）:
- 上海交通大学（Shanghai Jiao Tong University）
- 蚂蚁集团（Ant Group）
- 英特尔（Intel）
标签（tags）:
- 老虎（Tiger）
任务类型（taskTypes）:
- 二维关键点检测（Keypoints 2D Detection）
- 目标检测（Object Detection）

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# 数据集介绍
## 简介
ATRW 数据集包含来自92只东北虎的8000余段视频剪辑，涵盖二维边界框、姿态关键点以及老虎身份三类标注信息。
## 引用文献

@article{li2019atrw,
title={ATRW: A benchmark for amur tiger re-identification in the wild},
author={Li, Shuyuan and Li, Jianguo and Tang, Hanlin and Qian, Rui and Lin, Weiyao},
journal={arXiv preprint arXiv:1906.05586},
year={2019}
}

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

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ATRW数据集是一个用于野外东北虎重识别的基准数据集，包含超过8000个视频片段，覆盖92只东北虎，并提供边界框、姿态关键点和身份标注。该数据集适用于计算机视觉任务，如动物识别和行为分析，采用CC BY-NC-SA 4.0许可证，更新于2024年7月，大小为383.17MB。