面向大规模属性识别系统的行人属性数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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资源简介：
RAP数据集，从真实的多摄像机监控场景中构建了一个具有丰富注释的行人属性数据集（简称RAP），其中数据样本不仅具有细粒度的人类属性，而且还具有环境和上下文因素的注释，有助于地推动大规模属性识别系统的研究。RAP数据集是从室内购物中心的真实高清（1280×720）监控网络收集的。为每个视觉场景选择总共30小时（每天1小时）的同步视频进行注释。最后，使用84,928张人类图像来构建RAP数据集。为了涵盖实际监视系统中最重要的属性，采用了72种属性，包括一些由英国内政部和英国警察建议的属性，这些属性在追踪和犯罪识别中最有价值。数据量3.9GB。
提供机构：
中国科学院自动化研究所
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集为RAP行人属性数据集，构建自真实监控场景，包含84,928张图像和72种关键属性，数据量达5.9GB。它旨在支持大规模属性识别系统的研究与应用。
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