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 --- # 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 :modelscope-code[]{type="git"}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） --- # 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。